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자연 시각 원리로 초슬림·고해상도 카메라 시대 연다
스마트 기기가 얇아질수록 한계로 지적돼 온 ‘카메라 두께 문제’를 근본적으로 해결할 기술이 등장했다. 우리 대학 연구진이 렌즈 돌출 없이도 140도의 넓은 시야를 구현하는 초박형 카메라를 개발했으며, 이는 의료용 내시경부터 웨어러블 기기, 초소형 로봇까지 다양한 분야에 적용될 것으로 기대된다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수와 전산학부 김민혁 교수 공동연구팀이 곤충의 시각 원리를 적용해, 아주 얇으면서도 넓은 화각을 자랑하는‘광시야 생체모사 카메라’를 개발했다고 7일 밝혔다. 연구팀은 머리카락 굵기 수준에 가까운 1mm 이하의 초박형 구조에서, 사람의 시야를 뛰어넘는 140도의 대각 시야각을 확보하는 데 성공했다.
고성능 광각 카메라일수록 다수의 렌즈를 겹쳐 써야 하기에 두께가 두꺼워질 수밖에 없는 구조를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 연구팀은 기생 곤충인 제노스 페키(Xenos peckii)의 시각 구조에 주목했다.
일반적인 곤충의 겹눈은 넓게 볼 수는 있지만 해상도가 낮다는 단점이 있고, 단일 렌즈 기반 카메라는 해상도는 높지만 시야가 제한된다. 반면 제노스 페키는 여러 개의 눈이 장면을 부분 이미지 단위로 나누어 촬영한 뒤 이를 뇌에서 하나로 결합해 고해상도 영상을 완성하는 독특한 방식을 갖는다. 연구팀은 이 ‘분할 촬영 및 통합’ 원리를 카메라 구조에 도입해 얇은 두께와 고화질이라는 두 마리 토끼를 동시에 잡았다. 이는 기존 겹눈 기반 카메라의 낮은 해상도 문제와 단일 렌즈 기반 카메라의 좁은 시야 한계를 동시에 극복한 것이다.
연구팀은 여러 개의 작은 렌즈가 각각 다른 방향을 동시에 촬영한 뒤, 이를 하나의 영상으로 합쳐 선명한 장면을 만드는 방식을 구현했다. 특히 렌즈 모양과 빛이 들어오는 위치를 정교하게 조정해, 화면 가장자리까지 흐려지지 않도록 했다. 그 결과 중심뿐 아니라 주변부까지 고르게 선명한 영상을 얻을 수 있으며, 아주 가까운 거리에서도 안정적인 촬영이 가능하다.
두께 0.94mm의 초박형 구조를 갖춘 이 카메라는 공간 제약이 큰 다양한 분야에 혁신을 가져올 전망이다. 좁은 부위를 정밀하게 관찰해야 하는 의료용 내시경은 물론, 미세 로봇이나 웨어러블 헬스케어 장비의 영상 획득 효율을 크게 높일 수 있다. 이는 카메라 성능 향상을 위해 장치 크기를 키워야 했던 기존 설계 패러다임을 바꾸는 기술로, 초소형 기기에서도 고성능 영상 획득을 가능하게 한다.
또한 연구팀은 광학 영상 전문 기업인 ㈜마이크로픽스에 기술이전을 완료했으며, 내년 본격적인 상용화를 목표로 하고 있다.
정기훈 교수는 “기존 광각 카메라는 크기를 줄이면 해상도가 떨어지고, 해상도를 높이면 장치가 커지는 한계가 있었다”며 “자연계의 시각 원리를 적용해 초소형 구조에서도 넓은 시야와 안정적인 영상 품질을 동시에 확보했다”고 설명했다. 이어 “공간 제약 환경에서도 활용 가능한 새로운 영상 획득 방식”이라고 덧붙였다.
이번 연구는 KAIST 권재명 박사과정생이 제1 저자로 참여했으며, 세계적인 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 3월 23일 게재되었다.
※ 논문명 : Biologically inspired microlens array camera for high-resolution wide field-of-view imaging, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-70967-2
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 중견연구 사업과 보건복지부 한국보건산업진흥원의 한국형 ARPA-H 프로젝트 사업, 산업통상자원부 한국산업기술기획평가원의 소재부품기술개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.07
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학부생 로버팀(MR2), 세계 최대 화성탐사 대회 ‘URC 2026’ 본선 진출
우리 대학 학부생들이 직접 만든 탐사 로버(사람 대신 이동하며 탐사하는 로봇 차량)로 세계 무대에 도전한다. 세계 최대 화성탐사 대회 본선 진출이 확정되며 KAIST 최초 성과를 달성했다.
우리 대학은 학부 로봇 동아리 MR(Microrobot Research) 소속 로버팀 ‘MR2’(지도교수 기계공학과 박용화)가 세계 최대 대학생 화성탐사 로버 경진대회인 ‘2026 유니버시티 로버 챌린지(University Rover Challenge, URC)’ 본선 진출권을 획득했다고 3일 밝혔다.
URC는 미국 화성 탐사 연구소(The Mars Society)가 주관하는 국제 대회로, 유타주 사막의 화성과 유사한 환경(MDRS)에서 열린다. 참가팀들은 직접 제작한 탐사 로버를 활용해 ▲생명 탐사 ▲물품 운송 ▲장비 조작 ▲자율 주행 등 4개 미션을 수행하며 기술력을 겨룬다.
이번 대회에는 전 세계 18개국 116개 대학 팀이 참가해 치열한 예선을 치렀다. KAIST MR2 팀은 100점 만점에 95.38점을 기록하며 상위 38개 팀에 선정돼 본선 진출의 영예를 안았다. 이는 KAIST 팀 최초의 본선 진출 성과로, 글로벌 무대에서 KAIST 학부생들의 로봇 설계 및 제어 역량을 입증한 결과다.
MR2 팀이 독자 개발한 차세대 탐사 로버‘GAP-1000’은 극한 환경에서도 안정적인 운용이 가능하도록 설계된 모듈형 로버다. 5kg 이상의 물체를 정밀하게 제어할 수 있는 6자유도(6-DOF, 사람의 팔처럼 여러 방향으로 자유롭게 움직이는 구조) 로봇 팔을 탑재해 복잡한 장비 조작 임무를 수행할 수 있다.
자율 주행 기능도 강점이다. 위성을 활용한 정밀 위치 측정 기술(RTK-GNSS)과 로봇의 움직임을 감지하는 관성 센서(IMU), 바퀴 회전을 기반으로 이동 거리를 계산하는 기술을 결합해 복잡한 지형에서도 스스로 최적의 경로를 찾아 이동한다. 여기에 드론 중계 시스템을 더해 통신이 닿지 않는 구간에서도 안정적인 탐사가 가능하다.
또한 화성 과학 탐사 임무를 위해 지면 10cm 아래 토양을 채취한 뒤 원심분리로 불순물을 제거하고, 단백질 검출 시약인 뷰렛(Biuret)과 브래드퍼드(Bradford)를 활용해 생명체 흔적을 분석한다. 여기에 빛의 파장을 분석해 물질의 성분을 파악하는 분광 분석 기술을 결합해, 생명체의 흔적을 실시간으로 탐지할 수 있는 통합 시스템을 구축했다.
MR2 총괄팀장 정명우 학생(기계공학과)은 “설계부터 제작까지 모든 과정을 직접 수행하며 많은 시행착오를 겪었지만, KAIST 최초 본선 진출이라는 성과를 거둬 기쁘다”며“남은 기간 철저히 준비해 현지에서 좋은 결과를 내겠다”고 말했다.
박용화 지도교수는 “학생들이 독자적으로 극한 환경용 로버를 구현해낸 점이 인상적”이라며 “이번 대회가 KAIST의 기술력을 세계에 알리는 계기가 될 것”이라고 밝혔다.
이광형 총장은 “학부생들이 직접 설계하고 제작한 로버로 세계 최대 규모의 대회 본선에 진출한 것은 매우 의미 있는 성과”라며 “이번 경험이 학생들이 글로벌 무대에서 도전하고 성장하는 계기가 되길 기대한다”고 말했다.
MR2 팀은 기계공학과, 전기및전자공학부, 산업디자인학과 등 다양한 전공의 학부생 13명으로 구성돼 있으며, 현재 실제 야외 환경에서 장거리 운용 테스트를 마치고 본선을 위한 최종 점검을 진행 중이다. 본선 대회는 오는 5월 27일부터 30일까지 미국 유타주 MDRS에서 열린다.
※ 관련 링크
MR2 공식 홈페이지: https://urc-kaist.github.io/, MR2 인스타그램: https://www.instagram.com/urc_mr2/, MR2 유튜브: https://www.youtube.com/@MR2KAISTRoverTeam
2026.04.03
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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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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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화면 밝기 2배 향상된 OLED 기술 개발
유기발광다이오드(OLED)는 색 표현이 뛰어나며, 얇고 잘 휘어지는 평면 구조 덕분에 스마트폰과 TV에 널리 쓰이지만, 내부 빛 손실로 밝기를 높이는 데 한계가 있었다. 우리 대학 연구진이 OLED 디스플레이의 장점인 평면 구조를 유지하면서도 OLED 발광 효율을 2배 이상 높이는 기술을 개발했다.
우리 대학은 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 OLED 내부에서 발생하는 빛 손실을 크게 줄일 수 있는 새로운 ‘준평면 광추출 구조’*와 OLED 설계 방법을 개발했다고 11일 밝혔다.
*준평면 광추출 구조: OLED 표면을 거의 평평하게 유지하면서, 안에서 만들어진 빛을 밖으로 더 많이 꺼내 주는 얇은 구조
OLED는 여러 층의 매우 얇은 유기물 박막이 겹겹이 쌓여 만들어진다. 이 과정에서 빛이 층과 층 사이를 지나며 반사되거나 흡수돼, OLED 내부에서 생성된 빛의 80% 이상이 밖으로 나오지 못하고 열로 사라진다.
이를 해결하기 위해 OLED 위에 렌즈 구조를 붙여 빛을 밖으로 꺼내는 방식인 반구형 렌즈나 마이크로렌즈 어레이(MLA) 같은 광추출 구조가 사용돼 왔다. 그러나 반구형 렌즈 방식은 큰 렌즈가 돌출되어 평면형태를 유지하기 어렵고, 마이크로렌즈어레이의 경우는 충분한 광추출 효과를 보려면 픽셀 크기 보다 훨씬 커야 해서 주변 픽셀과의 간섭 없이 높은 효율 향상을 도출하는데 한계가 있었다.
연구팀은 OLED를 더 밝게 만들면서도 평면 구조를 유지하기 위해, 각 픽셀 크기 안에서 빛을 최대한 효율적으로 밖으로 내보내는 새로운 OLED 설계 방법을 제안했다.
기존 설계가 OLED가 끝없이 넓다고 가정한 것과 달리, 실제 디스플레이에서 사용되는 제한된 픽셀 크기를 고려한 것이 특징이다. 이를 통해 같은 크기의 픽셀에서도 더 많은 빛을 외부로 방출할 수 있었다.
또한 연구팀은 빛이 옆으로 퍼지지 않고 화면 정면으로 잘 나오도록 돕는 새로운 ‘준평면 광추출 구조’를 개발했다. 이 구조는 매우 얇아 기존 마이크로렌즈 어레이와 비슷한 두께를 가지면서도, 반구형 렌즈에 가까운 높은 광추출 효율을 구현할 수 있다. 덕분에 휘어지는 플렉서블 OLED에도 쉽게 적용할 수 있다.
이 새로운 OLED 설계와 준평면 광추출 구조를 함께 적용한 결과, 작은 픽셀에서도 빛을 내는 효율을 2배 이상 향상시키는 데 성공했다.
이번 기술은 OLED의 평평한 구조를 유지하면서도 같은 전력으로 더 밝은 화면을 구현할 수 있어, 스마트폰·태블릿 PC 등 모바일 기기의 배터리 사용 시간을 늘리고 발열을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다. 또한 디스플레이 수명 향상 효과도 함께 기대된다.
이번 연구의 제 1저자인 김민재 학생은 “수업 중 떠올린 작은 아이디어가 KAIST 학부생 연구 프로그램(URP)을 통해 실제 연구 성과로 이어졌다”고 설명했다.
유승협 교수는 “그간 수많은 광추출 구조가 제시되었지만, 많은 경우 면적이 넓은 조명용이 대부분이었고, 수 많은 작은 픽셀로 이루어진 디스플레이에는 적용하기 어렵거나 적용해도 그 효과가 크지 못한 경우가 많았다”며, “이번에 제시된 준평면 광추출 구조는 픽셀 내 광원 대비 크기에 제약을 두어 인접 픽셀 사이에서 빛이 서로 간섭하는 현상도 줄이면서 효율도 극대화할 수 있도록 구현되었다”고 강조하면서, “OLED 뿐 아니라 페로브스카이트·양자점 등 차세대 소재 기반의 디스플레이에도 적용할 수 있다”고 말했다.
신소재공학과 김민재 학사과정(현재 스탠포드대 재료공학과 박사과정)과 전기및전자공학부 김준호 박사(현재 독일 쾰른대 박사후연구원)가 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 온라인판에 2025년 12월 29일 공개됐다.
※논문명: Near-planar light outcoupling structures with finite lateral dimensions for ultra-efficient and optical crosstalk-free OLED displays, DOI: 10.1038/s41467-025-66538-6
이번 연구는 KAIST URP 프로그램, 한국연구재단 중견연구자 지원사업, 미래디스플레이 전략연구사업, 산업통상자원부 산업혁신인재성장지원사업, 전자부품산업기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.12
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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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박기현·이찬규·황정섭 대학원생, ‘대한민국 인재상’ 수상
우리 대학 박기현·이찬규·황정섭 학생이 '2025 대한민국 인재상'을 수상했다.
이들은 24일 오후 정부세종컨벤션센터에서 열린 ‘2025 대한민국 인재상 시상식’에서 대학생·청년일반 분과 4명, 고등학생 분과 2명으로 나뉘어 전국 최종 100인에 포함됐다.
대한민국 인재상은 창의성과 도전정신을 갖추고 사회 발전에 기여한 인재를 발굴·격려하기 위해 2008년부터 시행 중인 전국 단위 시상 제도다.
대학생·청년일반 분과 수상자 박기현 신소재공학과 대학원생은 탄소 중립 사회를 앞당길 신소재 기반 촉매 개발 등 활발한 연구활동을 바탕으로 특허를 출원하고 국제 SCI 저널에 다수 논문을 게재하며 전문성과 실용성을 갖춘 차세대 인재로서 두드러진 성취를 이루고 있다.
전산학부 대학원 이찬규 학생은은 뇌과학과 인공지능 등 관심 분야 지식을 대형 산불의 예방·진화 등 사회적 문제 해결에 창의적으로 적용 가능한 인재라는 평가를 받았으며, 올해 2월에는 과학기술정보통신부 장관상(창의 부문)을 단독 수상한 바 있다.
기술경영학부 황정섭 대학원생은 전기자동차 확산 과정에서 이루어지는 인지적·사회적 요인 규명을 통하여 세계적 학술지에 논문을 게재하는 등 전문성을 갖춘 학술활동과 지방자치단체, 중앙부처 등 다수 정부 연구과제에 첨단기술을 접목하여 남다른 성과를 거둔 이력이 주목을 받았다.
올해 대한민국 인재상 수상자는 소속 기관장 및 학교장 추천자의 지역 심사, 대국민 공개 검증, 중앙심사위원회의 심사를 거쳐 결정되었으며, 수상자에게는 부총리 겸 교육부장관상이 상금(200만원)과 함께 수여되었다.
대전시는 "이번 수상은 지역 청년들이 다양한 분야에서 국가적 경쟁력을 인정받은 뜻깊은 성과"라며 "앞으로도 청년들이 대전에서 꿈을 키우고 훌륭한 인재로 성장할 수 있도록 다양한 정책과 프로그램으로 뒷받침해 가겠다"고 말했다.
2025.12.26
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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
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AI로 의과학·바이오 분야 새 시대 연다
우리 대학은 과학기술정보통신부가 주관하는‘AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업’의 ‘루닛 컨소시움’ 주요 참여기관으로 선정되어, 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 14일 밝혔다.
이번 사업을 통해 KAIST는 바이오·의료 데이터 전주기를 아우르는‘의과학 특화 AI 파운데이션 모델’을 개발하며, AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성을 주도할 계획이다.
‘루닛 컨소시움’에는 루닛을 중심으로 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, 아이젠사이언스, SK바이오팜, 리벨리온 등 7개 기업과, KAIST, 서울대, NYU, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원 등 9개 의료기관 및 연구기관이 함께 참여한다.
본 컨소시엄은 최신 B200 GPU 256장을 지원받아, 의료 데이터를 처음부터 끝까지 연결해 분석하는 AI 시스템인‘증거사슬(Chain of Evidence) 기반 전주기 의과학 AI 모델’과 여러 AI가 협력해 진단·예측을 수행하는 시스템인 ‘멀티 에이전트(Multi-Agent) 서비스’를 구축·실증할 예정이다.
우리 대학은 이번 사업에서 전산학부 및 김재철AI대학원 교수진들이 공동 연구팀을 이루어 참여한다. 최윤재, 김태균, 예종철, 김현우, 홍승훈 교수가 연구팀으로 활동하며, 이상엽 연구부총장은 자문 역할을 맡고 있다.
연구진은 데이터를 단순히 수집하는데 그치지 않고, AI가 실제로 학습하고 활용할 수 있도록 의료와 생명과학 데이터를 정교하게 가공하고 체계적으로 관리하는 전략(L1~L7 단계)을 세운다. 이를 통해 의료 정보, 유전자·단백질 데이터, 신약 후보 물질 등 다양한 생명과학 데이터를 연결해 분석하는 AI 모델을 개발·검증할 예정이다.
연구팀이 통합하려는 데이터는 언어에서부터 실제 환자 진료 정보까지 폭넓게 포함된다. 구체적으로는 L1은 언어 데이터, L2는 분자의 구조, L3은 단백질과 항체, L4는 유전자와 단백질 정보를 아우르는 오믹스 데이터, L5는 의약품 정보, L6은 의과학 연구와 임상 데이터, 그리고 L7은 실제 병원에서 얻는 진료 데이터(실세계 임상 데이터) 를 의미한다. 즉, AI가 다루는 데이터는 말과 글에서 시작해, 분자와 단백질, 약물, 임상 연구, 그리고 실제 환자 진료 정보까지 모두 연결된다.
이상엽 부총장은 합성생물학과 시스템 대사공학 분야의 세계적 석학으로, 생명과학·공학·AI 융합을 통한 바이오 제조 플랫폼 구축과 정책 자문을 이끌고 있다. 그는 유전자와 단백질 등 생명정보(오믹스) 분석을 자문하고, 실험 결과를 검증하는 피드백 시스템을 설계해 한국이 개발하는 의료 AI 모델이 국제적 신뢰성과 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하고 있다.
이 부총장은 “AI 기술이 생명과학과 공학의 경계를 허물며 새로운 지식 창출의 패러다임을 만들어가고 있다”며, “KAIST는 의과학 전주기 데이터를 활용해 AI가 질병의 원인을 밝히고 치료를 예측하는 시대를 앞당길 것”이라고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST는 AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성에 기여하고, 세계 최고 수준의 AI·바이오 융합 연구를 통해 국가 전략산업의 혁신을 선도하며 인류 건강과 과학기술의 진보를 이끌어가겠다”고 밝혔다.
루닛 컨소시움에서 개발되는 모델은 상업적 활용이 가능한 오픈 라이선스(Open License) 형태로 공개되어, 국민건강 챗봇 등 다양한 의료·헬스케어 서비스로 확장될 예정이다.
우리 대학은 이번 참여를 계기로 AI 기반 생명과학 데이터 인프라 구축, 의료 AI 표준화, AI 윤리 및 정책 자문 연구 등을 강화해 국가 바이오·의과학 연구의 AI 전환을 선도할 계획이다.
2025.11.14
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KAIST·POSTECH 창업팀 ‘스냅스케일’, 정주영 창업경진대회 대상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 서재영 학생이 포함된 (주)스냅스케일팀이 우리나라 민간 최대 규모의 창업 경진대회인 정주영 창업경진대회에서 최고상인 대상을 수상했다.
지난달 29일, KAIST 전기및전자공학부 서재영 학생과 POSTECH 컴퓨터공학과 김상윤·송동기 학생이 함께 창업한 기업 ㈜스냅스케일(SnapScale)은 아산나눔재단이 주최한 ‘2025 정주영 창업경진대회’ 예비창업 트랙에서 최종 대상을 차지했다.
스냅스케일이 개발한 ‘Simula.ai’는 플랜트(공장 설비)나 건설 프로젝트의 복잡한 설계 과정을 인공지능이 대신해주는 기술이다.
지금까지는 사람이 일일이 해야 했던 설계 문서 작성과 절차 검토를 AI가 자동으로 처리할 수 있도록 해, 시간과 비용을 크게 줄일 수 있다는 점에서 높은 평가를 받았다.
특히 이번 프로젝트에서 서재영 학생의 역할이 컸다. 그는 AI가 산업 데이터를 이해할 수 있도록 데이터 구조를 설계하고, 설계 정보를 체계적으로 정리하는 기반 시스템을 구축했다.
서재영 학생은 “산업 데이터를 AI가 이해하도록 만드는 과정에 많은 도전이 있었지만, 팀원들과 함께 해결하며 의미 있는 경험을 쌓을 수 있었다”고 소감을 전했다.
한편, 정주영 창업경진대회 데모데이는 약 6개월간의 창업 육성 과정을 거친 스타트업 가운데 결선에 오른 팀들이 무대에 서는 자리로, 총 4개 트랙 23개 팀이 경합을 펼쳤다. 부문별 대상에는 ▲‘펄스애드’(글로벌 트랙) ▲‘하이드로엑스팬드’(기후테크 트랙) ▲‘여명거리’(다양성 트랙) ▲‘스냅스케일’(예비창업 트랙)이 선정됐다.
총 상금 약 3억7000만 원 규모의 이번 대회에서 스냅스케일은 예비창업 트랙 최고상(상금 2천만원)을 수상하며, 기술 혁신성과 시장 가능성을 동시에 입증했다.
2025.11.11
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빛 0.02초로 3,000 ℃구현...수소 생산 효율 6배 높혔다
요즘 수소 같은 청정에너지를 더 효율적이고 저렴하게 만들기 위해, 적은 전력으로 성능이 뛰어난 촉매 재료를 빠르게 합성하는 기술이 중요한 연구 주제로 떠오르고 있다. 우리 대학 연구진은 빛을 단 0.02초 비추어 3,000 ℃의 초고온을 구현하고 수소 생산 촉매를 효율적으로 제작할 수 있는 플랫폼 기술을 개발했다. 이 덕분에 에너지는 1/1,000만 쓰고도, 수소 생산 효율은 최대 6배 높아졌다. 이번 성과는 미래 청정에너지 기술의 상용화를 앞당길 핵심 돌파구로 평가된다.
우리 대학은 10월 20일, 신소재공학과 김일두 교수 연구팀과 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀이 강력한 빛을 짧게 쬐어주는 것만으로 고성능 나노 신소재를 합성하는 ‘직접접촉 광열처리(Direct-contact photothermal annealing)’ 합성 플랫폼을 개발했다고 밝혔다.
연구팀은 빛을 아주 짧게(0.02초) 비추는 것만으로 순간적으로 3,000 ℃의 초고온을 만들어내는 촉매 합성 기술을 개발했다. 이 빛의 열로, 단단하고 잘 반응하지 않는 ‘나노다이아몬드(nanodiamond)’를 전기가 잘 통하고 촉매로 쓰기 좋은 고성능 탄소 소재인 ‘탄소 나노어니언(Carbon Nanoonion)’이라는 새로운 소재로 바꾸는 데 성공했다. 이를 통해 기존 열선 가열 기반의 열처리 공정보다 에너지 소비를 1/1,000 수준으로 줄이면서, 공정 속도는 수백 배 이상 단축했다.
더 놀라운 점은, 이 과정에서 전환된 탄소 나노어니언 표면에 금속 원자를 하나하나 달라붙게 만들어 촉매 기능까지 동시에 구현했다는 것이다. 즉 ‘빛 비추기’로 구조를 바꾸고 그 재료에 기능까지 부여하는 일석이조의 촉매 플랫폼 기술을 개발했다.
탄소 나노어니언은 탄소 원자가 양파처럼 여러 겹으로 쌓인 초미세 구형태의 소재로, 전기 전도도와 내화학성이 뛰어나 촉매를 지지하는데 적합하다.
하지만 기존에는 탄소 나노어니언을 합성한 뒤 다시 촉매를 부착하는 복잡한 공정을 거쳐야 했고, 열선으로 가열하는 기존 열처리 방식은 에너지 소모가 크고 시간이 오래 걸려 상용화에 어려움이 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 빛 에너지를 열로 전환하는 ‘광열효과(Photothermal effect)’를 이용했다. 탄소 나노어니언의 전구체인 ‘나노다이아몬드’에 빛을 잘 흡수하는 검은색 ‘카본블랙’을 섞은 뒤, 제논 램프로 강한 빛을 터뜨리는 방식을 고안했다.
그 결과 단 0.02초 만에 나노다이아몬드가 탄소 나노어니언으로 전환된다. 분자동역학 시뮬레이션에서도 이 과정이 물리적으로 충분히 가능한 것으로 확인됐다.
더 나아가, 이 플랫폼은 탄소 나노어니언 합성과 단일원자 촉매 부착을 한 번에 처리할 수 있다는 점에서 혁신적이다. 백금과 같은 금속 전구체를 함께 넣으면 금속들이 원자 단위로 분해되는 ‘단일원자 촉매’로 갓 생성된 탄소 나노어니언 표면에 즉시 달라붙는다.
이후 빠른 냉각 과정에서 원자들이 뭉치지 않아, 소재 합성과 촉매 기능화가 완벽히 통합된 단일 공정으로 완성된다. 연구팀은 이 기술을 활용해 백금(Pt), 코발트(Co), 니켈(Ni) 등 8종의 고밀도 단일원자 촉매를 성공적으로 합성했다.
이번에 제작된 ‘백금 단일원자 촉매–탄소 나노어니언’은 기존보다 6배 효율적으로 수소를 만들어내면서도 훨씬 적은 양의 고가 금속으로도 높은 효율을 낼 수 있음을 입증한 결과다.
김일두 교수는 “강한 빛을 0.02초도 안 되는 짧은 시간 동안 조사해 3,000 ℃까지 상승시키는 직접접촉 광열처리 기술을 최초로 구현했다”며 “기존 열처리 대비 에너지 소비를 1,000배 이상 줄인 초고속 합성–단일원자 촉매 기능화 통합 공정은 수소 에너지, 가스 센서, 환경 촉매 등 다양한 응용 분야의 상용화를 앞당길 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구는 전도경 박사과정(KAIST 신소재공학과), 신하민 박사(KAIST 신소재, 현 ETH Zurich 박사후연구원), 차준회 박사(KAIST 전기및전자공학부, 현 SK hynix 연구원)가 공동 제1저자로 참여했으며, 최성율 교수(전기및전자공학부)와 김일두 교수(신소재공학과)가 교신저자로 참여했다.
연구 결과는 나노 및 화학 분야의 세계적 학술지인 미국화학회(American Chemical Society, ACS) 발간 『ACS Nano』 9월호 속표지(Supplementary Cover) 논문으로 게재되었다.
※ 논문명: Photothermal Annealing-Enabled Millisecond Synthesis of Carbon Nanoonions and Simultaneous Single-Atom Functionalization, DOI: 10.1021/acsnano.5c11229
본 연구는 한국연구재단 과학기술정보통신부 글로벌 R&D 기반구축사업, 선도연구센터지원사업, 나노종합기술원 반도체–이차전지 인터페이싱 플랫폼 기술개발 사업의 지원을 받아 수행되었다.
2025.10.20
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