%ec%97%b0%ea%b5%ac%ec%86%8c
-
세계적 뇌과학 석학 올라프 블랑케 교수 초청 강연 개최
우리 대학은 명상과학연구소와 뇌인지과학과가 5월 6일(수)부터 7일(목)까지 이틀간 KAIST 본원 메타융합관 컨퍼런스룸에서 자기의식 신경과학 분야의 세계적 석학인 올라프 블랑케(Olaf Blanke) 스위스 로잔연방공과대학교(EPFL) 교수를 초청해 특별강연을 개최한다고 1일 밝혔다.
올라프 블랑케 교수는 EPFL 인지신경과학연구실(LNCO) 소장이자 베르타렐리 재단 인지신경보철학* 석좌교수로, 인간이 스스로를 어떻게 인지하는지를 뇌과학적으로 연구하는 ‘자기의식 신경과학’ 분야의 선구자다.
※ 인지신경보철학: 뇌와 기계를 연결해 손상된 감각이나 인지 기능을 보완·회복하는 기술
그는 환각이나 자신의 몸이 타인의 것처럼 느껴지는 감각 이상 현상을 뇌과학적으로 연구해왔으며, 인지신경보철학 분야에서도 독보적인 성과를 거두고 있다. 특히 로봇 기술과 가상현실(VR)을 활용해 파킨슨병이나 치매를 진단하고 치료하는 혁신적 방법을 제시해왔다. 현재 제네바 대학병원 신경과학과 겸임교수를 맡고 있으며, 실험실의 기초 연구 성과를 실제 환자 치료로 연결하는 임상 연구에도 활발히 참여하고 있다.
이번 강연은 전문 연구자를 위한 학술세미나와 일반인을 위한 대중강연, 두 세션으로 진행된다.
첫째 날인 5월 6일(수) 오후 1시에는 ‘테크노델릭스: 로보틱스·가상현실·신경기술의 결합을 통한 파킨슨병 환자의 환각 및 치매 유발과 측정’을 주제로 학술세미나가 열린다. ‘테크노델릭스(Technodelics)’는 기술(Technology)과 환각(Psychedelics)의 합성어로, 첨단 기술을 통해 특정 감각을 인위적으로 재현하여 그 원인을 분석하는 연구를 의미한다.
블랑케 교수는 로봇 장치와 가상현실(VR)을 활용해 뇌에 특정 자극을 주면, 건강한 사람도 일시적으로 타인의 존재를 느끼는 환각을 경험할 수 있음을 입증했다. 이는 파킨슨병 환자의 환각 증상을 객관적으로 측정하고, 이를 완화하기 위한 디지털 치료제* 개발의 핵심 근거가 되고 있다. 이 세션은 관련 분야 전공자를 대상으로 영어로 진행된다.
※ 디지털 치료제: 소프트웨어 기반으로 질병을 예방·관리·치료하는 의료기술
둘째 날인 5월 7일(목) 오후 2시 30분에는 ‘자기의식의 뇌과학에서 명상 수행으로’를 주제로 대중강연이 열린다. 명상을 깊이 수행할 경우 자아 감각이 변화하거나, 내수용감각(호흡이나 심장박동과 같은 몸 내부의 감각)을 평소와 다르게 인식하게 된다.
블랑케 교수는 이러한 변화가 발생하는 이유를, 뇌가 몸 안팎의 다양한 감각 정보를 통합하는 방식이 달라지기 때문이라고 과학적으로 설명할 예정이다.
또한 명상 수행이 뇌의 자기의식 네트워크를 재구성하고 정신 건강을 증진시키는 과정에 대한 연구 결과도 소개한다. 이는 주관적 경험으로 여겨지던 명상을 객관적인 신경과학 연구 영역으로 확장하고, 현대인의 스트레스 관리와 심리 치유에 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다. 해당 강연은 한국어 동시통역이 제공되며 누구나 자유롭게 참석할 수 있다.
김완두 명상과학연구소장은 “올라프 블랑케 교수가 뇌과학자의 시선에서 명상의 의미를 직접 설명하는 이번 강연은, 명상에 관심 있는 시민들에게 과학적이고 깊이 있는 통찰을 제공할 것”이라고 말했다.
일반인은 누구나 무료로 참석할 수 있으며, 참가 신청은 링크(https://forms.gle/2mU3ErKSw7TuqQj49) 또는 포스터의 QR코드를 통해 가능하다.
2026.05.03 조회수 641 -
AI ‘시간 오류’ 잡았다...의료·법률 분야 신뢰성 높인다
“지난달 취임한 장관이 누구냐”는 질문에 챗GPT가 1년 전 인물을 답한다면 어떨까. 최신 정보를 제대로 반영하지 못하는 AI의 한계를 보여주는 사례다. 우리 대학 연구진이 변화하는 현실 정보를 자동으로 반영하면서도, 겉으로는 맞아 보이는 ‘시간 오류’까지 잡아내는 새로운 평가 기술을 개발했다. AI 신뢰성을 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학은 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 마이크로소프트연구소(Microsoft Research)와 공동연구를 통해, 시간 데이터베이스 기술을 활용해 거대언어모델(LLM)의 시간 추론 능력을 자동으로 평가·진단하는 시스템을 개발했다고 14일 밝혔다.
인공지능이 사용자의 신뢰를 얻기 위해서는 시시각각 변화하는 현실 정보를 정확히 이해하는 능력이 필수적이다. 그러나 기존 평가 방식은 정답 일치 여부만을 확인하거나 복잡한 시간 관계를 충분히 반영하지 못해, 실제 환경에서 발생하는 다양한 질문 상황을 제대로 평가하기 어렵다는 한계가 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 지난 40여 년간 검증되어 온 ‘시간 데이터베이스(Temporal Database)’ 설계 이론을 인공지능 평가에 최초로 도입했다. 데이터의 시간적 흐름과 관계 구조를 활용해, 사람이 평가용 문제를 일일이 작성하지 않아도 데이터베이스만으로 13가지 유형의 복잡한 시간 기반 문제가 자동으로 생성되도록 했다는 점이 핵심이다.
특히 이번 기술은 사람이 문제를 직접 만들던 기존 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 평가 문제가 자동 생성되는 방식으로 전환했다는 점에서 가장 큰 혁신으로 평가된다. 또한 데이터베이스를 기준으로 문제 생성부터 정답 도출, 검증까지 전 과정을 자동화해, 기존처럼 문제를 일일이 수정할 필요 없이 유지보수 부담을 획기적으로 줄일 수 있다.
현실 정보가 변경될 경우에는 해당 내용을 데이터베이스에 업데이트하면 평가 문제와 정답, 검증 기준이 자동으로 반영된다. 다만 최신 정보의 입력 자체는 외부 데이터나 관리자를 통해 이루어지며, 본 기술은 이러한 데이터가 갱신된 이후 평가 전반을 자동으로 수행하는 구조다.
또한 연구팀은 단순히 최종 답이 맞는지 틀리는지 여부를 판단하는 기존 방식에서 나아가, 답변 과정에서 제시된 날짜나 기간의 논리적 타당성까지 검증하는 지표를 새롭게 도입했다. 이를 통해 겉보기에는 정답처럼 보이지만 시간적 근거가 잘못된 ‘시간 환각(Temporal Hallucination)’ 현상을 기존 대비 평균 21.7% 더 정확하게 탐지하는 성과를 보였다.
이 기술을 적용하면 정보 변경 시 데이터베이스만 갱신하면 되기 때문에 평가 유지 비용을 크게 절감할 수 있으며, 입력 데이터량 역시 기존 대비 평균 51% 줄어드는 효과를 보였다.
황의종 교수는 “이번 연구는 고전적인 데이터베이스 설계 이론이 최신 인공지능의 신뢰성 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 보여준 사례”라며, “방대한 전문 데이터를 평가 자원으로 전환함으로써 향후 의료·법률 등 다양한 분야의 인공지능 성능 검증에 실질적인 기반이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 김소연 박사과정이 제1저자로 참여했으며, 마이크로소프트연구소의 진동 왕(Jindong Wang, 現 윌리엄 앤 메리 대학교)과 싱 시에(Xing Xie) 연구원이 공동 저자로 참여했다. 연구 결과는 오는 4월 인공지능 분야 최고 권위 학술대회인 ‘ICLR 2026’에서 발표될 예정이다.
※ 논문명: Harnessing Temporal Databases for Systematic Evaluation of Factual Time-Sensitive Question-Answering in Large Language Models, 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2508.02045
한편, 이번 연구는 마이크로소프트연구소, 한국연구재단, 정보통신기획평가원(IITP) 글로벌 AI 프론티어랩 과제(RS-2024-00469482, RS-2024-00509258)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.14 조회수 1054 -
유럽 최대 연구 기관 CNRS와 MOU 체결...양자·AI 협력 강화
우리 대학은 제9차 한국-프랑스 과학기술공동위원회 회의에서 유럽 최대 연구기관인 프랑스 국립과학연구센터(CNRS, 총재 앙투안 프티)와 업무협약(MOU)을 체결하고, 국제공동연구소(IRL) 설립을 추진하는 등 전략적 협력을 강화하기로 했다고 3일 밝혔다. 또한 KAIST를 포함한 5대 과학기술특성화대학은 프랑스 INSA 그룹과 학생교류 공동사무국 설치 추진을 통해 협력을 강화할 계획이다.
이번 협약은 한-불 정상회담과 수교 140주년, 과학기술협력협정을 계기로 추진된 것으로, 양국을 대표하는 연구·교육 기관 간 협력을 한층 강화하기 위해 마련됐다. KAIST는 CNRS와의 협력을 통해 글로벌 연구 네트워크를 확대하고, 공동 연구 및 인력 교류를 기반으로 세계 수준의 과학기술 성과 창출에 나설 계획이다.
양 기관은 이번 협약을 통해 CNRS의 협력 모델인 국제연구네트워크(International Research Network, IRN) 및 국제공동연구 프로젝트(International Research Project, IRP)를 기반으로 KAIST 내 ‘국제공동연구소(International Research Laboratory, IRL)’ 설립을 추진한다.
IRL은 양국 연구진이 한 공간에 상주하며 공동 연구를 수행하는 협력 모델로, ▲양자기술과 인공지능(AI) 등 첨단 분야 공동 연구를 비롯해 ▲교수·연구원·학생 교류 확대, ▲공동 세미나 및 학술 정보 공유 등 지속 가능한 연구 협력 플랫폼 구축을 목표로 한다.
양 기관은 또한 기존 협력 과제를 국가 전략기술 수준으로 확장해 기술 주권 확보에도 나선다.
전기및전자공학부 손영익 교수는 프랑스 양자 컴퓨팅 기업 콴델라(Quandela)와 협력해 빛(광자)을 이용해 양자 정보를 전달하고 거리 제한을 극복하는 핵심 장치인 ‘전광 양자중계기’를 개발 중이며, 향후 KAIST 내 ‘콴델라 허브(Quandela Hub)’를 구축하고 2027년 완공 예정인 KAIST 양자팹과 연계해 연구 협력을 심화할 계획이다.
한편 수리과학과 임보해 교수는 한-불 수학 국제연구네트워크인 FKmath(French-Korean Mathematics Network)를 통해 정수론과 기하학 분야 등 기초 수학 분야 협력을 이어오고 있다. 해당 네트워크에는 KAIST, 고등과학원, 포항공대, 성균관대, 서울대 등 국내 주요 기관과 프랑스 주요 연구기관이 참여하고 있으며, CNRS의 지원을 바탕으로 2027년 서울에서 국제 공동학회를 개최하는 등 연구자 교류를 확대할 예정이다.
이와 함께 KAIST는 최근 출범한 AI 단과대를 중심으로 양국의 우수 연구 인력을 결집해 글로벌 AI 경쟁력 확보에도 박차를 가할 계획이다.
이번 회의에서는 국내 5대 과학기술특성화대학(KAIST, GIST, DGIST, UNIST, POSTECH)과 프랑스 INSA 그룹 간 협력 확대도 논의됐다. 양대학 협의체는 2018년 이후 약 580명의 학생 교류를 이어오고 있으며, 향후 한국 학생의 프랑스 파견을 체계적으로 지원하기 위해 ‘한-불 학생교류 공동사무국’ 설치를 추진하기로 했다.
이광형 총장은 “유럽 최대 연구기관 CNRS 및 INSA 그룹과의 협력은 KAIST의 연구 역량을 세계로 확장하는 중요한 전환점이 될 것”이라며, “국제공동연구소 설립과 인재 교류를 통해 한-불 간 전략적 협력을 한층 심화하고, 첨단 기술 경쟁 시대에 글로벌 난제 해결을 선도하겠다”고 밝혔다.
한편, 이광형 총장은 2025년 프랑스 정부로부터 한-불 과학기술 협력에 기여한 공로를 인정받아 최고 권위 훈장인 ‘레지옹 도뇌르’를 수훈한 바 있다.
2026.04.03 조회수 938 -
“지구 안전선 이미 넘었다”...탄소 배출 한계 두 배 초과
지구는 무한하지 않다. 일정 수준을 넘는 오염은 기후와 생태계를 위협한다. 과학자들은 이를 막기 위해 ‘플래니터리 바운더리(Planetary Boundaries)’라는 지구 안전선을 제시해 왔다. 우리 대학 연구진이 기후변화와 질소 오염을 같은 기준으로 다시 계산한 결과, 현재 탄소 배출은 지구가 감당할 수 있는 한계를 두 배 이상 넘은 상태로 나타났다.
우리 대학은 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수가 미국 에너지부 산하 태평양북서부국립연구소(PNNL)의 폴 울프람(Paul Wolfram) 박사팀과 공동 연구를 통해, 이산화탄소 배출 한계를 기존의 ‘탄소 총량(저량, stock)’ 기준에서 질소·인 오염과 같은 ‘연간 배출량(유량, flow)’ 기준으로 재산정했다고 6일 밝혔다.
그동안 기후변화는 대기 중에 얼마나 CO₂가 쌓였는지(저량)를 기준으로 평가해 왔다. 반면 질소·인 오염은 1년에 얼마나 배출되는지(유량)를 기준으로 계산했다. 서로 다른 잣대를 사용하다 보니 어떤 문제가 더 심각한지 공정하게 비교하기 어려웠다. 연구팀은 탄소 역시 질소와 동일한 ‘연간 배출량’ 기준으로 다시 계산했다.
지구 평균 온도 상승을 1.5°C 이내로 제한하는 조건에 맞춰 분석한 결과, 지구가 감당할 수 있는 연간 CO₂ 배출 한계는 약 ‘4~17기가톤(Gt CO₂/년)’으로 나타났다. 그러나 현재 인류의 연간 배출량은 약 ‘37기가톤(Gt CO₂/년)’에 달한다. 이는 지구의 안전 작동 범위를 두 배 이상 초과한 수준이다.
전해원 교수는 “탄소 배출을 질소 오염과 같은 기준으로 비교하면 기후변화의 심각성이 훨씬 더 분명하게 드러난다”며 “이번 연구는 서로 다른 환경 문제를 동일한 기준에서 바라볼 수 있게 해 정책 우선순위를 보다 명확히 정하는 데 기여할 것”이라고 말했다.
이어 “탄소와 질소·인 오염을 함께 고려한 통합적 전략 수립의 필요성도 더욱 커지고 있다”며 “전 세계적인 탈탄소화 노력을 한층 더 가속해야 한다”고 강조했다.
이번 연구는 전해원 교수와 폴 울프람(Paul Wolfram) 박사가 공동 교신으로 총괄하였으며, 미국 PNNL 연구원 하싼 니아지(Hassan Niazi)와 페이지 카일(Page Kyle) 등이 공동연구에 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 서스테인어빌리티(Nature Sustainability)’에 2월 16일 자 게재되었다.
※ 논문명: Ensuring consistency between biogeochemical planetary boundaries, DOI: https://doi.org/10.1038/s41893-026-01770-6
이 연구는 AI기반 기후-인간 상호영향 차세대 통합평가모델 개발(과학기술정보통신부, 한국연구재단)과제의 지원을 받아 수행됐다.
한편, 전 교수는 3월 5일 자 사이언스(Science) 기고문 ‘지구 기후의 안정화를 위한 36가지 방법’에서 지난 20년간의 기후테크 발전을 재조명했다. 인류가 필요한 기술을 상당 부분 보유하고 있었음에도 충분히 빠르게 적용하지 못해 기후위기가 심화됐다고 지적했다. 또한 탄소중립 달성을 위해 탈탄소화 속도를 더욱 높여야 한다고 강조했다.
※ 기고문: Thirty-six solutions to stabilize Earth’s climate, 기고문 링크: https://doi.org/10.1126/science.aed5212
2026.03.06 조회수 1728 -
‘AI 시대의 대학교육 재설계 워크숍 ’개최
우리 대학은 생성형 AI 확산이 가져온 대학 교육의 근본적 변화에 대응하기 위해 23일 대전 KAIST 본원 학술문화관(E9) 2층 양승택 오디토리움에서 ‘AI 시대, 대학교육의 재설계 워크숍’을 개최한다고 밝혔다.
이광형 총장은 이번 워크숍의 취지에 대해 “생성형 AI 시대에 대학은 무엇을 가르쳐야 하는지 다시 답해야 할 때”라며, “이제는 ‘무엇을 아는가(What to know)’가 아니라 ‘어떻게 생각하는가(How to think)’를 기르는 교육으로 전환해야 한다”고 강조했다. 또한 “문제를 정의하고 스스로 판단하는 역량이 대학 교육의 핵심이 되어야 한다”고 밝혔다.
이번 행사는 KAIST 국가미래전략기술 정책연구소(소장 김용희)가 주관하며, AI 시대 대학의 역할과 책임을 재정립하기 위해 마련됐다.
워크숍에서는 KAIST 교무처장과 교수진이 AI 시대 교육 변화 방향을 발표하고, UNIST 교수가 참여하는 패널 토론을 진행한다. 또한 학생과 시민이 자유롭게 참여하는 ‘럼프 세션(Rump Session)’을 통해 AI 전환(AX) 시대에 개인이 무엇을 배우고 어떻게 준비해야 하는지 폭넓게 논의할 예정이다.
홍승범 KAIST 교무처장은 지식 검색과 요약, 정형 문제 해결 등 기존 학습 활동의 상당 부분이 AI로 대체되고 있다고 진단하며, 앞으로는 문제 정의 능력, 비판적 사고, 공감과 소통, 윤리적 책임, 창의적 통합 역량이 더욱 중요해질 것이라고 강조한다. 특히 AI를 활용하되 과도한 의존을 경계하는 ‘인지적 주체성’과 변화에 빠르게 적응하는 ‘학습 민첩성’을 미래 인재의 핵심 역량으로 제시한다.
백형렬 수리과학과 교수는 AI가 인간의 사고를 대체하는 방식과 확장하는 방식을 구분하고, ‘문제 정의–도구 개발–결론 도출’의 균형이 중요하다고 설명한다. 하버드대와 옥스퍼드대 등 해외 대학 사례도 함께 소개할 예정이다.
김주호 전산학부 교수는 AI 활용이 효율성을 높이지만 반드시 학습으로 이어지지는 않는다는 점을 짚으며, ‘AI 네이티브 세대’를 위한 세 가지 학습 조건 ― 도전(Challenge), 인지적 복잡성(Complexity), 맥락적 연결(Connection) ― 을 제안한다.
성민혁 전산학부 교수는 스탠퍼드대의 사례를 통해 대학 교육이 빠르게 AI 활용 중심으로 전환되고 있음을 소개하면서도, 기초 사고 역량 약화에 대한 우려를 함께 제기한다.
이광형 총장은 “AI 시대 대학의 역할은 지식 전달이 아니라 인간만의 사고와 판단을 기르는 것”이라며, “KAIST는 인간 사고의 지속가능성을 중심에 둔 교육 모델을 선도하겠다”고 밝혔다.
김용희 소장은 “이번 워크숍은 AI 시대 대학이 어떤 인재를 길러야 하는지 묻는 자리”라고 강조했다.
이번 행사는 KAIST 구성원뿐 아니라 일반 시민도 참여할 수 있으며, 별도의 사전 등록 없이 온·오프라인으로 참석 가능하다. 행사는 KAIST 공식 유튜브 채널을 통해 중계될 예정이다.
※ KAIST 유튜브 채널: https://www.youtube.com/@KAISTofficial/streams
※ 온라인(Zoom) 참석: https://kaist.zoom.us/j/81427470346
2026.02.23 조회수 1551 -
KAIST-한화솔루션, 10년 산학협력 결실...특허 34건, 에너지 미래기술 선점
우리 대학은 KAIST-한화솔루션 미래기술연구소가 한화솔루션과 10년간 추진한 장기 산학협력 연구를 통해 총 34건의 특허를 출원하며, 에너지 효율·친환경·고부가가치 중심의 차세대 석유화학 원천기술 경쟁력을 확보했다고 23일 밝혔다.
이번 협력은 국내 석유화학 기업이 KAIST와 공동 설립한 최초의 장기 연구소 모델로, 기술 자립과 산업 경쟁력 강화를 동시에 이끈 사례로 평가된다.
우리 대학과 한화솔루션은 2015년 11월 ‘KAIST-한화케미칼(현. 한화솔루션) 미래기술 개발’을 위한 업무협약(MOU)을 체결하고, 단기 성과 위주의 산학협력을 넘어 중장기 산업 전략과 연계된 원천기술 확보를 목표로 협력을 이어왔다.
이 협약을 기반으로 2016년 설립된 KAIST-한화솔루션 미래기술연구소는 2025년까지 10년간 안정적인 장기 연구 체계 속에서 차세대 석유화학 물질 원천기술, 에너지 저감형 고순도 정제 공정, 이산화탄소 포집 및 수소 발생 촉매, 바이오 기반 원료 제조 등 산업 전반에 적용 가능한 핵심 기술군을 집중적으로 연구했다.
그 결과 연구소는 총 34건의 특허를 출원하며, 상용화 가능성과 기술 확장성을 갖춘 원천기술을 다수 확보했다. 특히 해당 성과는 에너지 비용 절감, 탄소 저감, 친환경 전환 등 글로벌 석유화학 산업의 구조적 변화에 대응할 수 있는 기술 기반을 마련했다는 점에서 의미가 크다.
아울러 연구소는 연구 과제와 연계한 인재 양성 체계를 구축해 산업 수요를 이해하는 연구 인재를 지속적으로 배출하며, 학계와 산업계를 연결하는 개방형 산학협력 플랫폼 역할을 수행했다.
김정대 한화솔루션 연구소장은 “한화솔루션과 KAIST 간 협력은 학문적 가치와 산업적 가치를 동시에 창출한 모범적인 사례”라며 “이번 프로젝트를 통해 축적된 성과는 글로벌 시장에서 한국 석유화학 산업의 경쟁력을 강화하는 기반이 될 것”이라고 말했다.
이상엽 KAIST 연구부총장 겸 연구소장은 “이번 협력은 장기 투자 기반의 산학협력이 실제 산업 경쟁력으로 이어질 수 있음을 보여준 사례”라며 “KAIST는 앞으로도 미래 산업을 선도할 원천기술과 인재 양성에 집중하겠다”고 밝혔다.
한편, KAIST는 향후에도 한화솔루션과의 후속 연구 협력을 통해 장기적·지속 가능한 산학 연구 네트워크를 구축해 나갈 방침이다.
2026.01.23 조회수 1294 -
미·중 중심 넘어서는 AI 다국적 협력 전략 제시
“지정학적 경쟁이 심화되는 환경에서 한국, 캐나다, 영국, 싱가포르 등 ‘AI 브리지 파워(bridge power) 국가’가 경쟁력을 유지하면서 책임있는 AI 개발을 위해서는 이들 국가 간 연대가 필수적이다”– AI 석학이자 본 보고서 공동저자인 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수
우리 대학은 과학기술과 글로벌발전연구센터(G-CODEs) 박경렬 교수팀이 캐나다 밀라연구소(Mila), 옥스퍼드대, 독일 아헨공대(RWTH Aachen), 뮌헨공대(TUM), 파리 고등사범학교(ENS-PSL) 등과 함께 미·중 중심의 AI 패권 구도를 넘어서는 새로운 국제협력 전략을 제시한 정책 보고서 「AI 개발에 관한 다국적 협력의 청사진(A Blueprint for Multinational Advanced AI Development)」을 공동 발간했다고 18일 밝혔다.
보고서는 전 세계 AI 컴퓨팅 역량의 약 90%가 미국(75%)과 중국(15%)에 집중돼 있다는 점에 주목하며, 이러한 자원 편중이 ‘브리지 파워(bridge power)’국들의 독자적인 첨단 AI 개발을 제약하고 특정 국가나 글로벌 빅테크에 대한 기술 종속을 심화시킬 수 있다고 분석했다.
보고서에서 말하는 ‘AI 브리지 파워 국가’는 미국·중국과 같은 초대형 AI 패권국은 아니지만, 세계적 수준의 연구 영향력과 기술력, 디지털 기반을 갖추고 있음에도 단독으로 하이퍼스케일급 AI 및 전력 인프라를 구축하기에는 현실적 제약이 있는 국가들을 의미한다. 한국, 캐나다, 영국, 독일, 싱가포르 등이 대표적이며, 보고서는 이들 국가를‘AI 브리지 파워 국가’로 규정하고 새로운 협력의 블록 형성을 구상하며 AI 분야 협력의 규범을 선도할 것을 제안한다.
특히 한국은 정부의 강력한 의지와 우수한 ICT 인프라, 연구 인력을 보유하고 있음에도 초대형 AI 인프라나 인재 확보 측면에서는 미·중에 비해 한계가 있다. 이러한 맥락은 지난 달 정부가 발표한 ‘AI 액션플랜’이 AI 국제협력의 외연 확장을 강조한 대목과 맞닿아 있고, 작년 말 ‘디지털주권 정상회의 (Summit on European Digital Sovereignty)’에서도 유사한 방안이 논의되어 우리 정부에 중요한 전략적 시사점을 제공하고 있다.
보고서가 제시하는 협력 모델은 유럽원자핵공동연구소(CERN)과 같은 다국적 공동 연구 체계로, ▲컴퓨팅 인프라 공유 ▲고품질 데이터 협력 ▲국가 간 인재·연구 교류를 핵심 축으로 한다. 이를 통해 프론티어 AI 모델을 개발하는 동시에, 윤리적 AI 사용과 언어·문화적 다양성이 반영된 포용적 AI 생태계를 구축하는 것을이 중심이다. 나아가 참여국의 장기적 기술 자생력과 혁신 역량을 강화할 것을 제안한다.
독일 아헨공대(RWTH Aachen)의 홀거 후스(Holger Hoos) 교수는 이번 구상에 대해 “AI 브리지 국가들의 기술 주권을 보호하기 위한 현실적이면서도 필수적인 선택”이라고 평가했다.
박경렬 KAIST 교수는 “최첨단 AI 역량이 소수 국가에 편중되는 상황 속에서 한국을 포함한 AI 브리지 파워가 과학기술 연대를 통해 대안적 경로를 제시할 수 있음을 보여주는 보고서”라며 “우리에게는 글로벌 도전 과제에 공동으로 대응하는 의제를 선도함으로써 책임 있는 AI 리더십을 강화할 수 있는 새로운 기회가 될 수 있다.”고 말했다.
이번 보고서는 컴퓨터과학, 국제정치학, 경제학, 법학 분야의 세계적인 석학들과 AI 기업, 정책전문가들의 참여와 숙의의 과정을 거쳐 도출된 결과물이다. 연구에는 옥스퍼드대학교, 밀라연구소, Future Society, Paris Peace Forum 등 세계적인 AI 거버넌스 연구기관들이 참여했으며, 국내에서는 KAIST 과학기술과 글로벌발전연구센터(G-CODEs)가 핵심적인 역할을 수행했다.
2026.01.19 조회수 1264 -
레이저 빛으로 블랙홀을 더 선명하게 본다
전파망원경은 우주에서 오는 미세한 전파 신호를 포착해 이를 천체 이미지로 바꾸는 장비다. 아주 먼 블랙홀을 선명하게 관측하려면 여러 대의 전파망원경이 하나처럼 정확히 같은 시각에 우주 신호를 포착해야 한다. 우리 대학 연구진은 레이저 빛을 이용해 이들의 관측 시점과 위상을 정밀하게 맞추는 새로운 기준 신호 기술을 개발했다.
우리 대학은 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 한국천문연구원(KASI, 원장 박장현), 한국표준과학연구원(KRISS, 원장 이호성), 독일 막스플랑크 전파천문연구소(MPIfR)와 공동으로, 광주파수빗(optical frequency comb) 레이저를 전파망원경 수신기에 직접 적용하는 기술을 세계 최초로 구현했다고 15일 밝혔다.
일반적인 레이저는 한 가지 색(주파수)만 내지만, 광주파수빗 레이저는 수만 개 이상의 매우 정확한 색들이 일정한 간격으로 줄지어 배열돼 있다. 이 모습이 마치 빗처럼 보여 ‘주파수 빗(frequency comb)’이라는 이름이 붙었다. 광주파수빗 레이저는 각 빗살 하나하나의 주파수를 정확히 알 수 있고 그 간격 또한 원자시계 수준으로 정밀하게 맞출 수 있어 과학자들 사이에서는 ‘빛으로 만든 초정밀 자’로 불린다.
여러 전파망원경이 동시에 관측하는 초장기선 전파간섭계(VLBI) 기술의 핵심은 각 망원경이 수신한 전파 신호를 마치 하나의 정밀한 자에 맞춰 정렬하듯 위상(phase)을 일치시키는 것이다. 하지만 기존 전자식 기준 신호 방식은 관측 주파수가 높아질수록 기준이 되는 신호 자체가 미세하게 흔들려, 이를 바탕으로 한 정밀한 위상 보정을 수행하는 데 한계가 있었다.
이에 KAIST 연구진은 ‘기준 신호의 생성 단계부터 빛(레이저)을 활용해 위상 정렬의 근본적인 정밀도를 높이자’는 발상으로, 광주파수빗 레이저를 전파망원경 내부로 직접 전달하는 방식을 개발했다. 이를 통해 기준 신호 생성과 위상 보정 문제를 하나의 광학 시스템으로 동시에 해결하는 데 성공했다.
기존 방식이 관측 주파수가 올라갈수록 ‘눈금이 미세하게 떨려 위상을 맞추기 어려운 자’와 같았다면, 이번 기술은 ‘극도로 안정적인 빛으로 위상을 고정하는 초정밀 자’로 기준을 세운 것에 비유할 수 있다. 그 결과 멀리 떨어진 전파망원경들이 하나의 거대한 망원경처럼 정교하게 연동될 수 있는 기반을 마련했다.
이 기술은 한국우주전파관측망(KVN) 연세 전파망원경에서 시험 관측을 통해 검증됐다. 연구팀은 전파망원경 간 신호의 안정적인 간섭무늬(fringe)를 검출하는 데 성공했으며, 정밀한 위상 보정이 가능함을 실제 관측으로 입증했다. 최근 이 시스템은 KVN 서울대 평창 전파망원경에도 추가 설치돼, 여러 관측소를 동시에 사용하는 확장 실험으로 이어지고 있다.
연구팀은 이를 통해 블랙홀 이미지를 더욱 선명하게 관측할 수 있을 뿐 아니라, VLBI 관측에서 오랫동안 문제로 지적돼 온 장비 간 위상 지연 오차를 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.
이번 기술은 천문 관측에만 국한되지 않는다. 연구팀은 향후 이 기술이 ▲ 대륙 간 초정밀 시계 비교 ▲ 우주측지 ▲ 심우주 탐사선 추적 등 정밀한 시공간 측정이 필요한 다양한 첨단 분야로 확장 활용될 수 있을 것으로 보고 있다.
김정원 KAIST 교수는 “이번 연구는 광주파수빗 레이저를 전파망원경에 직접 적용해 기존 전자식 신호 생성 기술의 한계를 뛰어넘은 사례”라며, “차세대 블랙홀 관측의 정밀도를 높이고, 주파수 계측과 시간 표준 분야 발전에 크게 기여할 것”이라고 말했다.
이번 연구에는 KAIST의 현민지 박사(現 한국표준과학연구원)와 안창민 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 성과는 국제 학술지 Light: Science & Applications (IF=23.4) 1월 4일 字에 게재됐다.
※논문명: Optical frequency comb integration in radio telescopes: advancing signal generation and phase calibration, DOI: 10.1038/s41377-025-02056-w
주저자: 현민지 박사(KAIST, 現 KRISS), 안창민 박사(KAIST), 김정원(KAIST)
이번 연구는 국가과학기술연구회(NST) 창의융합연구사업, 한국연구재단(NRF) 및 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.15 조회수 2091 -
KAIST–캄보디아 파스퇴르 연구소, 뎅기바이러스 진단 연구협력 MOU 체결
우리 대학은 최근 캄보디아 파스퇴르 연구소(Institut Pasteur du Cambodge, IPC)와 뎅기바이러스(DENV) 현장진단 기술 개발을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 뎅기바이러스는 동남아시아를 중심으로 꾸준히 유행하며 지카(ZIKV), 치쿤군니야(CHIKV) 등 다른 아보바이러스 감염과 임상 증상이 유사해 혼동되기 쉽기 때문에, 감염 초기 단계에서 정확한 구분 진단이 매우 중요하다. 특히 혈청형이 네 가지로 나뉘는 뎅기바이러스는 감염 이력에 따라 증상 중증도가 달라질 수 있어, 감염된 바이러스의 혈청형까지 빠르게 파악하는 기술이 필수적이다.
이번 협약의 파트너인 캄보디아 파스퇴르 연구소는 동남아 지역의 대표적인 공중보건·바이러스 감시 연구기관으로, 장기간 축적된 뎅기바이러스 임상 샘플과 감시 네트워크를 보유하고 있어 진단기술의 현장 검증에 최적의 환경을 제공한다. 우리 대학에서는 바이오및뇌공학과 손성민 교수 연구팀이 참여해, CRISPR 기반 차세대 분자진단 기술을 실제 환자 샘플에 적용하여 그 성능과 활용성을 검증할 예정이다.
손성민 교수는 이번 협력을 “현장에서 실제로 사용 가능한 CRISPR 기반 진단 기술을 완성하는 데 매우 중요한 전환점”이라고 설명했다. 그는 “동남아 지역에서는 신속하고 정확한 뎅기 진단이 곧 치료 결정과 감염 차단으로 이어진다. KAIST에서 개발한 기술을 가장 필요한 지역에서 시험하고 개선할 수 있다는 점에서 이번 협력의 의미가 크다”고 강조했다.
한편, 이번 연구는 한국보건산업진흥원의 보건의료기술 연구개발사업(과제고유번호: RS-2025-02263583)의 지원을 받아 수행된다.
2025.12.18 조회수 1020 -
‘뇌처럼 배우는 AI’ 가능성 열렸다...인간 전두엽의 학습 비밀 규명
사람은 갑작스러운 변화가 닥쳐도 금세 계획을 새로 세우고 목표를 조정하는 안정성과 유연성을 동시에 갖추고 있다. 그러나 이세돌 기사와 대국을 펼친 알파고를 비롯해 로봇 분야에 널리 사용되는 모델 프리 AI는 이러한 두 능력을 함께 구현하지 못한다. 우리 대 연구팀은 그 이유가 전두엽의 독특한 정보 처리 방식에 있으며, 이 원리가 ‘뇌처럼 유연하고 안정적인 AI’를 만들 핵심 열쇠가 될 수 있음을 규명했다.
우리 대학은 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 IBM AI 연구소와 함께 인간의 뇌가 목표 변화와 불확실한 상황을 처리하는 방식을 규명하고, 차세대 AI 강화학습이 나아가야 할 방향을 제시했다고 14일 밝혔다.
연구팀은 기존 강화학습 모델들이 목표가 바뀌는 상황에서는 안정성이 떨어지고, 환경이 불확실하면 유연성이 부족해지는 한계가 있지만 인간은 두 요소를 동시에 달성한다는 점을 집중했다. 연구팀은 이 차이가 전두엽이 정보를 표현하는 방식 자체에서 비롯된다고 보았다.
뇌 기능 MRI(fMRI) 실험, 강화학습 모델, AI 분석 기법을 활용한 결과, 인간 전두엽은 ‘목표 정보’와 ‘불확실성 정보’를 서로 간섭하지 않도록 분리해 저장하는 특별한 구조를 가지고 있음이 밝혀졌다. 이런 구조가 뚜렷할수록 사람은 목표가 바뀌면 빠르게 전략을 바꾸고, 환경이 불확실해도 안정적인 판단을 유지했다. 연구팀은 이를 통신 기술의 멀티플렉싱(multiplexing)처럼 서로 다른 정보를 한 번에 처리하는 특징을 갖는다는 점도 확인했다.
이렇게 인간의 전두엽은 목표가 바뀔 때마다 그 변화를 민감하게 추적해 의사결정의 유동성을 확보하는 ‘채널’이 있고, 동시에 또 다른 채널을 통해 환경의 불확실성을 분리해 안정적인 판단을 유지한다.
흥미로운 점은 전두엽이 첫 번째 채널을 통해 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어서, 두 번째 채널을 활용하여 상황에 따라 어떤 학습 전략을 쓸지 스스로 고르는 역할까지 한다는 것이다.
연구팀은 전두엽이 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어, 상황에 따라 어떤 학습 전략을 사용할지 스스로 선택하는 ‘메타학습 능력’을 갖고 있다는 점을 보여줬다.
즉, 전두엽은 무엇을 배울지뿐 아니라 어떻게 배울지도 학습하는 구조를 가지고 있으며, 이것이 인간이 끊임없이 바뀌는 상황에서도 흔들리지 않는 이유다.
이 연구는 개인의 강화학습·메타학습 능력 분석, 맞춤형 교육 설계, 인지 능력 진단, 인간-컴퓨터 상호작용 등 다양한 분야에 활용될 수 있으며, 뇌 기반 표현 구조를 활용하면 ‘뇌처럼 생각하는 AI’기술로서 AI가 인간의 의도와 가치를 더 잘 이해해 위험한 판단을 줄이고 사람과 더 안전하게 협력하는 기술로 이어질 수 있다.
연구 책임자인 이상완 교수는 “이번 연구는 변화하는 목표를 유연하게 따라가면서도 안정적으로 계획을 세우는 뇌의 작동 원리를 AI 관점에서 규명한 성과이며, 이러한 원리가 앞으로 AI가 사람처럼 변화에 적응하고 더 안전하고 똑똑하게 학습하는 차세대 AI의 핵심 기반이 될 것”이라고 말했다.
이 연구는 성윤도 박사과정 학생이 1 저자, IBM AI 연구소 마티아 리고티(Mattia Rigotti) 박사가 2저자로 참여했으며, 이상완 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)‘ 11월 26일 자 게재됐다.
(논문명: Factorized embedding of goal and uncertainty in the lateral prefrontal cortex guides stably flexible learning) DOI: 10.1038/s41467-025-66677-w)
특히 이번 연구는 과학기술정보통신부 한계도전 R&D 프로젝트 사업 지원을 받아 수행됐다.
2025.12.15 조회수 2270 -
정재원 을지연구소장, 국방 AI 인재 양성 공로로 국방부장관 감사장 수상
우리 대학 안보융합원 산하 을지연구소 정재원 연구소장(연구교수)이 4일 서울 그랜드 하얏트 호텔에서 열린 ‘2025 국방 AI 생태계 발전 포럼’에서 국방 AI 인재 양성에 기여한 공로를 인정받아 국방부장관 감사장을 수상했다.
국방부(장관 안규백)가 주최하고 정보통신기획평가원(원장 홍진배)이 주관한 이번 행사는 국방 인공지능 발전을 위해 헌신한 유공자를 포상하기 위해 마련된 자리로, 시상은 국방부 인공지능정책팀장이 장관을 대신해 진행했다.
정재원 연구소장은 KAIST 을지연구소를 중심으로 국방부 및 정보통신기획평가원 주관 사업인 군(軍) 특화 AI 교육과정을 2024년부터 2026년까지 운영하며, 장병 AI·SW 역량 강화와 과학기술 강군 육성, 디지털 인재 양성 등 국방 분야 전략적 교육·연구 기반 구축을 주도해왔다. 특히 국방부 및 유관기관과의 협력을 이끌며 국방 AI 정책 발전과 실증 기반 강화에 크게 기여한 점이 높게 평가됐다.
또한 정 소장은 국방 AI 분야에서의 전문성과 실행력을 바탕으로 다수의 국방 R&D 기획과 자문에 참여해왔으며, 미래 AI 기반 국방혁신을 위한 교육·정책·기술 연계 플랫폼 구축에도 핵심적인 역할을 담당해왔다. KAIST의 AI 기술 역량을 국방 분야에 확산시키기 위한 다양한 연구 협력을 추진하며 국방 인재 양성 생태계 조성에도 지속적으로 힘써왔다.
‘미래 국방혁신과 AI 생태계 발전’을 주제로 개최된 이번 포럼에서는 정부, 연구기관, 산업계, 학계가 함께 국방 AI의 향후 발전 방향을 논의했으며, 국방 AI 교육·연구·데이터 기반 구축을 위한 협력 사례와 향후 전략이 공유됐다.
정재원 연구소장은 “국방 AI 인재 양성은 대한민국이 AI 강국으로 도약하기 위한 핵심 요소”라며 “KAIST가 선도 기관으로서 더욱 책임감을 갖고 역할을 수행하겠다. 앞으로도 국방 AI 발전을 위한 연구와 교육에 최선을 다하겠다”고 소감을 밝혔다.
2025.12.05 조회수 1481 -
AIxCC 재패한 KAIST 교수·동문, 우승상금 중 1.5억 원 모교에 기부
우리 대학은 전산학부 한형석 동문(박사 졸업)과 윤인수 동문(학사 졸업, 현 전기및전자공학부 부교수)이 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주관한 세계 최대 AI 보안 기술 경진대회 ‘AI 사이버 챌린지(AIxCC)’에서 최종 우승한 ‘팀 애틀란타’의 우승상금 중 1억 5천만 원을 모교 KAIST에 기부했다고 23일 밝혔다.
AIxCC 결선은 올해 8월 미국 라스베이거스에서 개최됐으며, 삼성리서치와 KAIST·포스텍·조지아공대 연구진으로 구성된 ‘팀 애틀란타’가 최종 1위를 차지했다. AIxCC는 총상금 2,950만 달러(약 410억 원)가 걸린 세계 최대 규모의 AI 보안 경진대회로, 지난 2년 동안 전 세계 보안 기업과 연구팀이 AI 기반 보안 기술을 겨루며 최고의 기술력을 선보여 왔다.
이번 대회에는 총 91개 팀이 등록했고, 이 중 31개 팀이 예선에 참가했으며 7개 팀이 본선에 진출했다. ‘팀 애틀란타’는 400만 달러(약 58억)의 1위 상금을 획득했으며, 2·3위 팀의 점수를 합친 것에 필적하는 압도적 성적으로 승리를 확정했다. 또한 ‘가장 많은 취약점을 탐지한 팀’, ‘최고 점수 획득 팀’ 등 주요 타이틀을 동시에 석권하며 기술적 우수성을 인정받았다.
한형석 동문은 KAIST 전산학부에서 2017년 학사, 2023년 박사학위를 취득한 뒤 조지아공대 박사후연구원을 거쳐 현재 Samsung Research America에서 근무하고 있다. 그는 대회에서 취약점 자동 탐지 시스템 개발과 전체 시스템 통합·인프라 구축을 이끄는 팀 리더 역할을 맡아 큰 기여를 했다.
윤인수 동문은 KAIST 전산학과에서 2015년 학사, 조지아공대에서 2020년 박사학위를 받은 뒤, 2021년부터 KAIST 전기및전자공학부 교수로 재직하고 있다. 그는 이번 대회에서 패치 개발팀 리더를 맡아 시스템 완성도를 높이는 데 핵심적 역할을 담당했다.
두 연구자는 우승 상금 중 1억 5천만 원을 전산학부와 전기및전자공학부에 기부하기로 했으며, 전산학부는 이를 장학기금으로, 전기및전자공학부는 학생 교육 및 연구 지원에 사용해 기부 취지를 반영할 예정이다.
한형석 동문은 “AI가 스스로 취약점을 찾아내고 패치까지 완성하는 시스템을 만드는 것은 오랜 꿈이자 보안 분야의 중요한 이정표이다. KAIST 동문들과 함께 의미 있는 결과를 낼 수 있어 기쁘며, 모교가 세계적인 기술 발전에 계속해서 선한 영향력을 발휘하길 기대한다”라고 밝혔다.
윤인수 교수는 “Team Atlanta 팀원 모두에게 정말 고맙다. 특히 전체 팀 리더이자 지도교수이신 김태수 교수님, 함께 고생한 연구실 학생들, 그리고 이번 뜻깊은 기부에 동참한 한형석 박사에게 특별히 고맙다는 말을 전하고 싶다”고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST 동문들이 세계적인 기술 경쟁의 무대에서 탁월한 성과를 거두고, 모교 발전을 위해 귀중한 기부까지 실천해 준 데 깊이 감사드린다. 이번 성과는 KAIST의 교육·연구 역량을 보여주는 동시에, 우리나라 AI·보안 기술의 글로벌 경쟁력을 입증한 뜻깊은 사례다. KAIST는 앞으로도 첨단 AI·보안 기술을 선도하며 인류와 사회에 기여하는 창의적 인재 양성에 최선을 다하겠다.”라고 말했다.
한편 KAIST 동문 기부 확산을 위해 KAIST 발전재단은 팀카이스트(https://giving.kaist.ac.kr/ko/sub01/sub0103_1.php) 캠페인을 운영하며 동문 참여를 독려하고 있다.
2025.11.25 조회수 2564