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AI 철학 연구센터 개소 기념 국제 심포지엄 개최 - 포스트 AI 시대, 인간·사회·기술의 새로운 미래 논의
AI와 로보틱스가 인간과 사회의 기본 질서를 바꾸는 시대, KAIST가 기술의 방향을 묻는 AI 철학 연구센터를 공식 출범시켰다. 이광형 KAIST 총장은 “기술이 사회를 바꾸는 속도만큼 그 의미와 방향을 성찰하는 철학이 필요한 시대”라며 “KAIST AI 철학 연구센터는 인간 중심의 기술 발전과 책임 있는 미래 사회를 설계하는 핵심 거점이 될 것”이라고 밝혔다.
우리 대학은 KAIST AI 철학 연구센터가 오는 1월 21일(수) 대전 KAIST 본원 학술문화관(E9) 2층 양승택 오디토리움에서 ‘KAIST AI 철학 연구센터 개소 기념 국제 심포지엄’을 개최한다고 19일 밝혔다.
KAIST AI 철학 연구센터는 철학과 인공지능 과학기술의 융합을 통해 인류사회가 직면한 문제를 진단하고, 실현 가능한 미래 비전과 대응 전략을 제시하기 위해 설립됐다.
이번 국제 심포지엄에서는 포스트 AI 시대를 맞아 자율성·자유·존엄 등 인간적 가치와 정의·평등·노동 등 사회적 가치를 근본적으로 재성찰하고, 인류의 번영에 기여하는 철학·과학기술 융합 연구 및 산학 협력 방안을 논의한다.
심포지엄은 김동우 KAIST AI 철학 연구센터장의 개회사를 시작으로, 이광형 KAIST 총장의 축사와 아구스틴 라요(Agustín Rayo) MIT 인문예술사회과학대학장의 영상 축사, 야스오 데구치(Yasuo Deguchi) 교토철학연구소장의 온라인(화상) 기조연설로 진행된다. 이후 국내외 석학들의 주제 발표와 종합 패널토론, 청중 질의응답을 통해 심층적인 논의가 이어질 예정이다.
야스오 데구치 교토철학연구소장은 기조연설 ‘다층가치사회를 향하여’에서 인간의 사회성을 기초로 ‘나’로부터 ‘우리’로의 전환을 제안하고, 인간·비인간·인공물 사이의 관계를 재정립하고, 빈중심(empty-centered) 개념에 기반한 공존 및 기술 설계의 모델을 제안한다.
이어 이광형 KAIST 총장은 인공지능, 로보틱스, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 유전공학의 발전에 따라 인간과 기계의 경계를 재정의하고, 그에 대응하는 새로운 사상으로 휴머니즘 2.0을 제안한다.
박성필 KAIST 문술미래전략대학원장은 인간 중심의 AI 설계와 활용을 위하여 기술에 대한 단순한 이해를 넘어 철학적 성찰력을 갖춘 인재의 필요성을 강조하고, 그에 대응하는 KAIST AI 대학의 연구 및 교육 전략을 소개한다.
이어 김정 KAIST 기계공학과 학과장은 인공지능과 로보틱스의 결합이 기존 기계공학 및 시스템 설계 패러다임을 전환하고 있음을 지적하면서, 특히 성능 및 효율 중심의 설계를 넘어 안전성, 신뢰성, 상호작용성 등 인간적 요건을 반영한 인간 중심의 설계 원리를 수립할 필요가 있음을 제안한다.
김혜영 파리고등사범학교 후설아카이브 연구원은 온라인(화상)으로, 개인중심주의를 탈피하여 사회관계를 통해 인간과 기계의 공존을 새롭게 사유하고 철학적 전환을 모색할 필요가 있음을 주장한다.
마지막으로 김동우 KAIST AI 철학 연구센터장은 행위자형 인공지능과 로봇의 등장에 따라 역설적으로 인간 자신은 점차 행위자성을 잃고 있음을 지적하면서, 포스트-인공지능·로보틱스 시대에 철학의 역할은 인간이 스스로의 삶의 의미와 목적을 찾고 추구할 수 있는 정신적 토대를 제공하는 것이라고 제안한다.
김동우 센터장은 “인간처럼 행동하고 사고하는 기계를 올바르게 개발·활용하기 위해서는 인간에 대한 깊은 이해가 필수적”이라며, “KAIST AI철학 연구센터는 산·학·연 협력을 통해 실현 가능한 미래 사회 비전을 제시하는 플랫폼이 될 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 행사는 사전등록순으로 참석할 수 있으며, 등록마감일은 1월 20일(화) 정오까지다. (관련 웹사이트: https://forms.gle/1wb7Z1CgTVTB8UVSA)
행사에서는 동시통역 서비스가 제공되며, KAIST 유튜브 채널(https://www.youtube.com/@KAISTofficial)을 통해서도 시청할 수 있다.
2026.01.19
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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
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김재철 동원그룹 명예회장, KAIST에 총 603억원 기부
“AI 시대에는 데이터의 바다 속에 새로운 미래가 있다. KAIST가 세계 1위 AI 연구 집단으로 도약해 달라.”(김재철 동원그룹 명예회장)
우리 대학은 김재철 동원그룹 명예회장이 인공지능(AI) 인재 양성과 연구 인프라 강화를 위해 59억 원의 발전기금을 추가로 약정해 총 603억원을 기부했다고 16일 밝혔다. 이번 기부는 2020년 이후 두 번째 추가 기부로, 김재철 명예회장은 대한민국 AI 분야의 국가 경쟁력 강화를 위한 지원을 이어오고 있다.
김재철 명예회장은 2020년 기부를 통해 ‘KAIST 김재철 AI대학원’을 설립하며 KAIST가 AI 분야에서 세계 최고 수준의 역량을 갖출 것을 당부해왔다. KAIST가 최근 5년간(20~24년) AI 연구 수준이 세계 대학 중 5위라는 소식을 접한 김 명예회장은 이를 세계 1위 수준으로 도약시켜 달라고 요청했다.
이에 이광형 총장은 “현재 세계 최고 수준으로 평가받는 카네기멜론대(CMU)의 AI 분야 교수진 규모는 약 45명으로 이를 뛰어넘기 위해 KAIST AI대학원 역시 교수진을 50명 이상으로 확대하고, 연구에 전념할 수 있는 연구동 신축이 필요하다”고 설명했다. 이에 김 명예회장은 “건물은 내가 지어주겠다”고 화답했으며, 이번 추가 기부는 이러한 약속을 실천하기 위한 결정이다.
이번 3차 약정은 현재 추진 중인 AI 교육연구동 건물의 설계가 본격화됨에 따라, 건립 과정에서 예상되는 부족 재원을 보완하기 위해 59억 원을 추가로 지원하기로 결정한 것이다.
우리 대학이 건립하는 AI 교육 연구동은 지상 8층·지하 1층, 연면적 18,182㎡(약 5,500평) 규모로 조성되며, 2028년 2월 완공될 예정이다. 완공 이후에는 교수진 50명과 학생 1,000명이 상주하는 세계 최고 수준의 AI 연구 거점으로 활용될 전망이다.
우리 대학은 2021학년도부터 10년간 정규 정원 외로 매년 석사과정 60명, 박사과정 10명을 ‘동원장학생’으로 추가 선발해 운영하고 있다. 이 가운데 초기 3년간의 학비와 연구장려금은 기부금으로 지원됐으며, 2024학년도부터는 KAIST가 자체 예산을 투입해 장학생들이 연구에만 몰두할 수 있는 환경을 조성하고 있다.
앞으로 우리 대학은 김재철AI대학원에 세계 최고 수준의 교수진을 구축하고, 체계적인 석·박사과정 운영을 통해 글로벌 AI 핵심 인재를 양성하는 한편, 기술 역량뿐 아니라 인성과 전인적 소양을 갖춘 교육 프로그램도 함께 운영할 계획이다. 이를 통해 교육과 연구 전반에서 대한민국 AI 경쟁력 강화를 선도해 나간다는 방침이다.
김재철 명예회장은 "대한민국이 AI 선진국으로 도약하는 길에 이번 기부가 작은 마중물이 되기를 바란다. 앞으로 글로벌 핵심 인재들이 이곳에서 성장해 국가 경쟁력 강화에 기여할 수 있기를 기대한다”고 말했다.>
이광형 총장은 “김재철 명예회장님의 끊임없는 지원은 KAIST가 글로벌 AI 주권을 확보하는 데 가장 큰 원동력”이라며 “김재철AI대학원을 세계 최고의 AI 인재들이 모여 혁신을 만들어내는 메카로 성장시켜 명예회장님의 기대에 반드시 보답하겠다”고 감사의 뜻을 전했다.
2026.01.16
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말하지 않아도 알 수 있다… AI가 포착한 우울증
주요 우울 장애 등 정신건강 질환은 주관적 설문과 면담으로 진단한다. 복합적이고 모호한 ‘우울감’은 우울증 진단의 가장 큰 한계로 꼽혀왔다. 국내 연구진이 AI로 일상행동을 분석해 우울증을 객관적으로 진단하고 치료 효과를 평가하는 기술을 개발하며, 정신질환 진단과 치료의 새로운 해법을 제시했다.
우리 대학은 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 동물 모델의 일상적인 행동 패턴을 분석할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발하고, 이를 통해 일상행동 속에서 성별과 중증도에 따른 우울증 증상을 탐지할 수 있음을 입증했다고 13일 밝혔다.
연구팀은 우울증 환자의 팔다리 움직임, 자세, 표정 등 신체 운동 양상이 일반인과 다르다는 점에 주목했다. 감정과 정서 상태가 운동 능력으로 드러나는 현상인 ‘정신운동(psychomotor)’을 정밀하게 파악하기 위해, 연구팀은 실험동물의 자세와 움직임을 3차원으로 분석해 우울 상태에 따른 미세한 행동 변화를 자동으로 포착할 수 있는 AI 플랫폼‘클로저(CLOSER, Contrastive Learning-based Observer-free analysis of Spontaneous behavior for Ethogram Representation)’를 개발했다.
클로저는 인공지능 기법인 (contrastive learning) 알고리즘을 활용해 행동을 아주 작은 단위로 나눠 분석한다. 이를 통해 사람의 눈으로는 알아차리기 어려운 미세한 행동 변화까지 정확하게 구분해냈다.
연구팀은 이 기술을 활용해 우울증과 가장 유사한 만성 예측 불가능 스트레스(CUS, Chronic Unpredictable Stress) 마우스 모델을 만들고, 행동만으로 일상 속 우울 상태를 구별할 수 있는지를 검증했다. 그 결과, 클로저는 성별과 증상의 심한 정도에 따라 달라지는 우울 상태를 정확히 구분하는 데 성공했다.
사후 분석 결과, 스트레스는 운동 능력 자체보다는 행동의 빈도와 행동 흐름을 바꾸는 데 더 큰 영향을 미친다는 사실이 밝혀졌다.
특히 우울증 모델에서 스트레스에 의해 변화한 행동 음절은 성별에 따라 뚜렷한 차이를 보였다. 예를 들어, 수컷 생쥐에서는 주변을 탐색하거나 회전하는 행동이 감소한 반면, 암컷 생쥐에서는 이러한 행동이 오히려 증가했다. 이러한 일상행동 변화는 스트레스 노출 기간이 길어질수록 더욱 두드러졌다.
또한 연구팀은 우울증의 발생 원인이 행동 패턴에 반영되는지를 확인하기 위해 염증 기반 우울증 모델과 스트레스 호르몬 기반 우울증 모델을 추가로 분석했다.
그 결과, 지속적인 스트레스나 염증으로 우울 상태를 만든 경우에는 일상 행동이 눈에 띄게 달라졌지만, 스트레스 호르몬(콜티코스테론)만 투여한 경우에는 행동 변화가 거의 나타나지 않았다. 이는 일상적인 행동 관찰만으로도 우울증의 원인이나 성별에 따라 서로 다른 상태를 구분할 수 있음을 보여준다.
나아가 연구팀은 실제로 우울증 환자 치료에 사용되거나 임상시험 중인 항우울제가 행동으로 나타나는 우울증 증상에 미치는 영향을 분석했다. 우울증 모델에 항우울제를 투여한 결과, 스트레스로 인해 변화했던 행동 음절(기본적인 행동 단위)과 행동 문법(행동의 흐름과 패턴)이 부분적으로 회복되는 것을 확인했다.
특히 항우울제마다 사람의 행동을 회복시키는 방식이 서로 다르다는 것을 발견했다. 연구진은 행동만 살펴봐도 어떤 약이 더 잘 듣는지 구분할 수 있는 ‘행동 지문(behavioral fingerprint)’을 찾아냈다. 이는 앞으로 사람마다 행동 변화를 분석해 가장 잘 맞는 항우울제를 골라주는 맞춤 치료로 이어질 수 있음을 뜻한다.
허원도 석좌교수는 “이번 연구는 인공지능 기반 일상행동 분석 플랫폼을 우울증 진단에 접목해, 우울장애의 맞춤형 진단과 치료 평가를 가능하게 하는 전임상 프레임워크를 세계 최초로 구현한 성과”라며, “향후 정신질환 환자 맞춤형 치료제 개발과 정밀의료로 이어질 중요한 토대를 마련했다”고 말했다.
KAIST 생명과학과 오현식 박사과정이 제 1저자로 주도한 이번 연구는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 온라인판에 2025년 12월 30일 게재됐다.
※논문명: AI-driven decoding of naturalistic behaviors enables tailored detection of depressive-like behavior in mice, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-67559-x
한편, 본 연구는 과학기술정보통신부 한계도전 R&D프로젝트, 한국연구재단 기초연구사업 (중견연구), 보건복지부·한국보건산업진흥원, 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.13
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AI로 오랜 난제인 유전자 기능 규명 전략 제시
“유전자는 알지만 기능은 모른다”는 미생물 연구의 오랜 난제를 해결하기 위해, 공동연구진이 인공지능(AI) 기반 미생물 유전자 기능 발견의 속도를 크게 높일 수 있는 최신 연구 전략을 제시했다.
우리 대학은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 UCSD 생명공학과 버나드 폴슨(Bernhard Palsson) 교수와 함께 AI를 활용해 미생물 유전자 기능 발견을 획기적으로 가속할 수 있는 최신 연구 접근법을 체계적으로 정리·분석한 리뷰논문을 발표했다고 12일 밝혔다.
2000년대 초 전장 유전체 해독 기술이 본격화되며 생명체의 유전자 구성을 완전히 규명할 수 있을 것이라는 기대가 컸다. 그러나 20년이 지난 지금도 미생물 유전체 내 상당수 유전자는 어떤 역할을 하는지 밝혀지지 않은 상태다.
유전자 결실 실험, 발현량 조절, 시험관 내 활성 측정 등 다양한 실험이 시도돼 왔지만 ▲ 대규모 실험의 한계 ▲ 복잡한 생물학적 상호작용 ▲ 실험실 결과와 실제 생체 내 반응 간 불일치 등으로 인해 유전자 기능 규명에는 여전히 많은 시간과 비용이 소요돼 왔다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 전산생물학과 실험생물학을 결합한 AI 기반 접근이 필수적이라고 강조했다.
이번 논문에서는 기존의 서열 유사성 분석 기법부터 최신 심층학습 기반 AI 모델에 이르기까지, 유전자 기능 발견을 촉진해 온 다양한 전산생물학적 접근법을 종합적으로 정리했다.
특히 AlphaFold(구글 딥마인드가 개발한 단백질 구조 예측 AI), RoseTTAFold(미국 워싱턴대에서 개발한 또 다른 고성능 단백질 구조 예측 AI)와 같은 단백질 3차원 구조 예측 기술은 단순한 기능 추정을 넘어, 유전자 기능이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있는 가능성을 제시했다. 더 나아가 생성형 인공지능은 원하는 기능을 가진 단백질을 설계하는 단계로까지 연구를 확장하고 있다.
연구팀은 전사인자(유전자를 켜고 끄는 스위치 역할을 하는 단백질)와 효소(생체 내 화학 반응을 촉진하는 단백질)를 중심으로, 유전자 서열 정보, 단백질 구조 예측, 다양한 메타유전체 분석을 결합한 다양한 응용 사례와 향후 연구 방향을 제시했다.
연구팀은 유전자 기능 발견의 편향과 한계를 극복하기 위해 AI가 실험을 안내하는 ‘능동적 학습(Active Learning)’ 기반 연구 프레임워크가 필요하다고 밝혔다.
능동적 학습은 AI 모델이 불확실성이 높은 예측을 스스로 선별해 실험을 제안하고, 그 결과를 다시 학습에 반영하는 방식이다. 이를 통해 연구자는 중요한 유전자 기능부터 효율적으로 검증할 수 있다.
이를 위해 연구팀은 자동화된 실험 플랫폼과 바이오파운드리 등 공유 연구 인프라와의 긴밀한 통합이 필수적이라고 강조했다. 또한 실험적으로 검증되지 못한 ‘실패 데이터’ 역시 향후 연구를 위한 중요한 학습 자산으로 공유돼야 한다고 덧붙였다.
공동저자인 김기배 KAIST 박사는 “딥러닝 기반 예측 성능은 크게 향상됐지만, 예측 결과의 근거를 생물학적으로 설명할 수 있는 해석 가능한 인공지능 모델 개발은 여전히 중요한 과제”라고 말했다.
이상엽 특훈교수는 “유전자 기능 발견의 한계를 넘어서기 위해서는 연구자의 지휘하에 AI가 안내하는 체계적 실험 프레임워크와 자동화 연구 인프라의 결합이 핵심”이라며, “예측과 검증이 반복적으로 연결되는 연구 생태계 구축이 중요하다”고 강조했다.
해당 논문은 네이처(Nature) 誌가 발행하는 생명공학 분야 권위 저널인 `네이처 마이크로볼로지(Nature Microbiology)'에 01월 07일 자 게재됐다.
※ 논문명: Approaches for accelerating microbial gene function discovery using artificial intelligence, DOI: 10.1038/s41564-025-02214-1
※ 저자 정보 : Bernhard O. Palsson (UCSD, 제1 저자), 이상엽(KAIST 제2 저자, 교신저자), 김기배(KAIST, 제3 저자) 포함 총 3명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제의 지원, 그리고 합성생물학핵심기술개발 사업의 ‘바이오제조 산업 선도를 위한 첨단 합성생물학 원천기술 개발’과제의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.12
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전기및전자공학부 정명수교수, ‘대한민국 과학기술인상’ 1월 수상
우리 대학 전기·전자공학부 석좌교수이자 파네시아 대표인 정명수 교수가 대한민국 과학기술인상 1월 수상자로 선정됐다.
대한민국 과학기술인상은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 최근 3년간 독창적인 연구 성과를 창출해 과학기술 발전에 크게 기여한 연구자를 매월 1명 선정해 과기정통부 장관상과 상금 1천만 원을 수여하는 상으로, 올해부터 기존 ‘이달의 과학기술인상’에서 명칭이 격상됐다.
정명수 교수는 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 아키텍처 설계 기술을 통해 AI 인프라 비용을 절감하고 효율을 높인 공로를 인정받았다. 기존 데이터센터는 CPU, GPU, AI 가속기, 메모리 비율이 고정돼 있어 활용에 한계가 있었으나, 정 교수는 필요에 따라 서로 다른 장치를 자유롭게 조합할 수 있는 구조를 제시했다.
또한 차세대 연결 표준인 컴퓨트익스프레스링크(CXL)를 기반으로 장치들을 분리·관리하는 저전력·고효율 링크 기술을 개발하고, 가속기 중심의 링크 기술과 고대역폭 메모리(HBM) 반도체 기술을 모듈형 AI 데이터센터 구조에 통합하는 방향을 제시했다.
정명수 교수는 “각 장치의 개별 성능뿐 아니라 이를 효율적으로 연결·활용할 수 있는 링크 기술의 지속적인 연구를 통해 AI 인프라 분야 국가 경쟁력 확보에 기여하고 싶다”고 말했다.
2026.01.07
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광컴퓨팅·양자 보안 핵심 ‘빛 반도체’ 직접 찍어낸다
거대 인공지능(AI)을 위한 초고속 광컴퓨팅, 양자 암호 통신, 초고해상도 증강현실(AR) 디스플레이 등 미래 첨단 산업에서는 빛으로 정보를 처리하는 나노 레이저가 차세대 반도체의 핵심 소자로 주목받고 있다. 우리 대학 연구진이 머리카락보다 얇은 공간에서 빛으로 정보를 처리하는 나노 레이저를 반도체 칩 위에 고밀도로 배치할 수 있는 새로운 제작 기술을 제시했다.
우리 대학은 기계공학과 김지태 교수 연구팀이 POSTECH(총장 김성근) 노준석 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해, 초고밀도 광집적회로의 핵심 소자인 ‘수직형 나노 레이저’를 만들 수 있는 초미세 3차원 프린팅 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
기존 반도체 제조 방식인 리소그래피 공정은 같은 구조를 대량 생산하는 데는 효과적이지만, 공정이 복잡하고 비용이 많이 들어 소자의 형태나 위치를 자유롭게 바꾸기 어렵다는 한계가 있었다. 또한 대부분의 기존 레이저는 기판 위에 눕혀진 수평 구조로 만들어져 공간을 많이 차지하고, 빛이 아래로 새어 나가 효율이 떨어지는 문제가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 빛을 효율적으로 만들어내는 차세대 반도체 소재인 ‘페로브스카이트’를 수직으로 쌓아 올리는 새로운 3D 프린팅 방식을 개발했다. 이 기술은 전압을 이용해 눈에 보이지 않을 만큼 작은 잉크 방울(아토리터, 10⁻¹⁸ L)을 정밀하게 제어하는 ‘초미세 전기유체 3D 프린팅’ 기술이다.
이를 통해 재료를 깎아내는 복잡한 공정 없이, 원하는 위치에 머리카락보다 훨씬 가는 기둥 모양의 나노 구조물을 수직으로 직접 인쇄하는 데 성공했다.
기술의 핵심은 이렇게 인쇄된 페로브스카이트 나노 구조물의 표면을 매우 매끄럽게 만들어 레이저 효율을 크게 높였다는 점이다. 연구팀은 프린팅 과정에 기체상 결정화 제어 기술을 결합해, 결정이 거의 하나로 정렬된 고품질 구조를 구현했다. 그 결과 빛의 손실이 적고 안정적으로 작동하는 ‘고효율 수직형 나노 레이저’를 구현할 수 있었다.
또한 나노 구조물의 높이를 조절해 레이저가 내는 빛의 색을 정밀하게 바꿀 수 있음을 입증했다. 이를 활용해 육안으로는 보이지 않지만 특수 장비로만 확인할 수 있는 레이저 보안 패턴을 제작했으며, 위조 방지 기술로서의 상용화 가능성도 확인했다.
김지태 교수는 “이번 기술은 복잡한 공정 없이 빛으로 계산하는 반도체를 칩 위에 직접 고밀도로 구현할 수 있게 한다”며, “초고속 광컴퓨팅과 차세대 보안 기술의 상용화를 앞당길 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 기계공학과 스치 후(Shiqi Hu) 박사가 제 1 저자로 나노과학 분야 국제 권위 학술지 ACS Nano에 2025년 12월 6일 온라인 판으로 게재됐다.
※논문명: Nanoprinting with Crystal Engineering for Perovskite Lasers
DOI: https://doi.org/10.1021/acsnano.5c16906
이번 연구는 과학기술정보통신부 우수신진연구(RS−2025-00556379), 중견연구자지원사업 (RS-2024-00356928), 이노코어(InnoCORE) AI 기반 지능형 설계-제조 통합 연구단(N10250154)의 지원으로 수행되었다.
2026.01.06
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CES 2026서 ‘KAIST관’으로 K-테크 경쟁력 선보여
우리 대학은 2026년 1월 6일부터 9일까지 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포(Venetian Expo) 유레카 파크(Eureka Park)에서 열리는 국제전자제품박람회(CES 2026)에 참가해, 약 111㎡ 규모의 단독 부스 ‘KAIST관’을 운영하며 KAIST의 혁신 기술을 글로벌 기업과 투자자들에게 선보인다고 2일 밝혔다.
이번 CES 2026 KAIST관에는 총 12개 창업기업이 참여하며, 이 가운데 8개 기업이 AI 기술을 핵심 기반으로 한 기업으로 구성돼 KAIST의 인공지능 연구 역량과 기술사업화 성과를 집중적으로 소개할 예정이다.
참여 기업들은 AI를 중심으로 로보틱스, 바이오, 하드웨어 디바이스, 콘텐츠 테크 등 다양한 첨단 기술 분야에서 글로벌 시장을 겨냥한 솔루션을 공개한다.
이번 전시에서 주목할 기업 중 하나는 교원창업 기업 ‘㈜하이퍼그램’이다. 하이퍼그램은 세계 최초로 압축식 초분광 영상 기술을 상용화한 ‘HG VNIR Pro’를 선보인다. 이 제품은 산업용 정밀 하드웨어와 AI 분석 소프트웨어를 통합한 엔드-투-엔드(End-to-End) 솔루션으로, 인간의 눈으로는 식별할 수 없는 미세한 화학적 특성을 실시간으로 검출할 수 있다. 전시 기간 동안에는 초고속 초분광 머신비전 카메라를 활용한 실시간 분석 데모를 통해 고정밀 AI 영상 분석 기술을 직접 선보일 계획이다.
CES 2026 혁신상(Innovation Award)을 수상한 ‘모스(MOSS)’는 일반인과 인디 뮤지션이 자본 부담 없이 고품질 음악을 제작할 수 있는 AI 기반 올인원(All-in-One) 모바일 음악 제작 플랫폼을 전시한다. 관람객은 모스 앱과 전용 하드웨어 ‘MOSS Pocket Studio’를 연동해 직접 음악을 제작해보는 AI 체험존을 통해 기술의 직관성과 혁신성을 경험할 수 있다.
‘배럴아이’는 AI 기반 정량 초음파 분석 기술을 바탕으로 장기 내부 미세조직 변화를 고해상도로 탐지하는 의료 AI 진단 솔루션을 개발하고 있다. CES 2026에서는 스마트미러 기반 셀프 초음파 촬영을 통한 3D 볼륨 재구성 기술을 공개할 예정이다.
배럴아이는 이러한 기술력을 바탕으로 글로벌 헬스케어 선도기업으로부터 약 140억 원(미화 1,000만 달러) 규모의 전략적 시리즈 A 투자를 유치했으며, KAIST 창업원장이자 배럴아이 대표인 배현민 교수를 중심으로 기술 공동개발과 해외시장 진출을 본격 추진할 계획이다.
이 밖에도 AI, 바이오, 하드웨어 디바이스 등 각 분야에서 혁신을 주도하는 KAIST 창업기업들이 참여해 글로벌 시장 진출 기반을 다진다.
이번 KAIST관은 개방형 동선과 대형 LED 연출로 주목도를 높이고, 기업별 독립 공간을 통해 심층 기술 소개와 투자 상담이 가능하도록 구성했다.
이건재 기술가치창출원장은 “CES 2026을 통해 KAIST 창업기업의 AI 혁신 기술을 글로벌 무대에 각인시키고, 해외 진출의 실질적인 교두보를 마련하겠다”고 밝혔다.
2026.01.02
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B 세포 기반 ‘암을 기억하는’ 개인맞춤형 항암백신 길 열다
신생항원은 암세포만을 구별하는 고유한 표식이다. B 세포 반응성을 더하면 항암백신은 일회성 공격과 단기 기억을 넘어 장기적으로 암을 기억하는 면역이 되어 암의 재발도 효과적으로 방지할 수 있게 된다. 우리 대학 연구진은 이를 가능하게 하고, 개인별로 항암 효과를 최적화하는 AI 기반 맞춤형 항암백신 설계 기술을 개발했다.
우리 대학은 바이오및뇌공학과 최정균 교수 연구팀이 ㈜네오젠로직과의 공동연구를 통해 개인맞춤형 항암백신 개발의 핵심 요소인 신생항원을 예측하는 새로운 AI 모델을 개발하고, 이를 통해 면역항암치료에서 B 세포의 중요성을 규명했다고 2일 밝혔다.
연구팀은 기존 신생항원 발굴이 주로 T 세포 반응성 예측에 의존하던 한계를 극복하고, T 세포와 더불어 B 세포 반응성까지 통합적으로 고려한 AI 기반 신생항원 예측 기술을 개발했다.
해당 기술은 대규모 암 유전체 데이터, 동물실험, 항암백신 임상시험 자료 등을 통해 검증되었으며, 신생항원에 대한 B 세포 반응성을 정량적으로 예측할 수 있는 최초의 AI 기술로 평가된다.
신생항원은 암세포 돌연변이에서 유래된 단백질 조각으로 이루어진 항원으로, 암세포 특이성을 갖기 때문에 차세대 항암 백신의 핵심 타깃으로 주목받아 왔다. 모더나와 바이오엔텍은 신생항원 기반 항암백신 기술을 발전시키는 과정에서 확보한 mRNA 플랫폼을 활용해 COVID-19 백신을 개발한 바 있으며, 글로벌 제약사들과 함께 항암백신 임상시험을 활발히 진행 중이다.
그러나 현재 항암백신 기술은 대부분 T 세포 중심의 면역반응에 집중되어 있어 B 세포가 매개하는 면역반응을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 존재했다.
실제로 존스홉킨스대학교 마크 야소안(Mark Yarchoan)·엘리자베스 재피(Elizabeth Jaffee) 교수 연구팀도 2025년 5월 네이처 리뷰 캔서(Nature Review Cancer)에서 “B 세포의 종양 면역 역할에 대한 근거가 축적되고 있음에도 불구하고 대부분의 항암백신 임상시험이 여전히 T 세포 반응에만 초점을 맞추고 있다”고 지적한 바 있다.
연구팀의 새로운 AI 모델은 돌연변이 단백질과 B 세포 수용체(BCR) 간 구조적 결합 특성을 학습해 B 세포 반응성을 예측하는 방식으로 기존 한계를 극복했다. 특히 항암백신 임상시험 데이터를 분석한 결과, B 세포 반응까지 통합적으로 고려함으로써 실제 임상에서 항종양 면역 효과를 크게 높일 수 있음을 확인했다.
최정균 교수는 “현재 신생항원 AI 기술을 사업화하고 있는 ㈜네오젠로직과 함께 개인맞춤형 항암백신 플랫폼의 전임상 개발을 진행하고 있으며, 2027년 임상 진입을 목표로 FDA IND* 제출을 준비 중”이라며 “독자적인 AI 기술을 기반으로 항암백신 개발의 과학적 완성도를 높이고 임상 단계로의 전환을 단계적으로 추진하겠다”고 밝혔다.
*FDA IND: 사람에게 처음으로 신약을 투여하기 전에, 미국 식품의약국(FDA)에 임상시험을 해도 되는지 허가를 받는 절차
이번 연구에는 김정연 박사와 안진현 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 12월 3일에 게재되었다.
※논문제목: B cell–reactive neoantigens boost antitumor immunity, DOI: 10.1126/sciadv.adx8303
2026.01.02
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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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내 PC·모바일도 AI 인프라로...챗GPT 비용 낮춘다
대규모 언어모델(LLM) 기반 AI 서비스는 지금까지 대부분 고가의 데이터센터 GPU에 의존해 왔다. 이로 인해 서비스 운영 비용이 높고, AI 기술 활용의 진입장벽도 컸다. 우리 대학 연구진이 비싼 데이터센터 GPU를 덜 쓰고, 주변에 있는 저렴한 GPU를 활용해 AI 서비스를 더 싸게 제공할 수 있는 기술을 개발했다.
우리 대학은 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 데이터센터 밖에 널리 보급된 저렴한 소비자급 GPU를 활용해 LLM 인프라 비용을 크게 낮출 수 있는 새로운 기술 ‘스펙엣지(SpecEdge)’를 개발했다고 28일 밝혔다.
SpecEdge는 데이터센터 GPU와 개인 PC나 소형 서버 등에 탑재된 ‘엣지 GPU’가 역할을 나눠 LLM 추론 인프라를 함께 구성하는 방식이다. 이 기술을 적용한 결과, 기존 데이터센터 GPU만 사용하는 방식에 비해 토큰(AI가 문장을 만들어내는 최소 단위)당 비용을 약 67.6% 절감할 수 있었다.
연구팀은 이를 위해 ‘추측적 디코딩(Speculative Decoding)’이라는 방법을 활용했다. 엣지 GPU에 배치된 소형 언어모델이 확률이 높은 토큰 시퀀스(단어 또는 단어 일부가 순서대로 이어진 형태)를 빠르게 생성하면, 데이터센터의 대규모 언어모델이 이를 일괄 검증하는 방식이다. 이 과정에서 엣지 GPU는 서버의 응답을 기다리지 않고 계속 단어를 만들어, LLM 추론 속도와 인프라 효율을 동시에 높였다.
데이터센터 GPU에서만 추측적 디코딩을 수행하는 방식과 비교해 비용 효율성은 1.91배, 서버 처리량은 2.22배 향상됐다. 특히 일반적인 인터넷 속도에서도 문제없이 작동해, 별도의 특수한 네트워크 환경 없이도 실제 서비스에 바로 적용할 수 있는 기술임을 확인했다.
또한 서버는 여러 엣지 GPU의 검증 요청을 효율적으로 처리하도록 설계돼, GPU 유휴 시간 없이 더 많은 요청을 동시에 처리할 수 있다. 이를 통해 데이터센터 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있는 LLM 서빙 인프라 구조를 구현했다.
이번 연구는 데이터센터에 집중돼 있던 LLM 연산을 엣지로 분산시켜, AI 서비스의 기반이 되는 인프라 비용은 줄이고 접근성은 높일 수 있는 새로운 가능성을 제시했다. 향후 스마트폰, 개인용 컴퓨터, 신경망 처리장치(NPU) 등 다양한 엣지 기기로 확장될 경우, 고품질 AI 서비스가 보다 많은 사용자에게 제공될 수 있을 것으로 기대된다.
연구를 이끈 한동수 교수는 “데이터센터를 넘어 사용자의 주변에 있는 엣지 자원까지 LLM 인프라로 활용하는 것이 목표”라며 “이를 통해 AI 서비스 제공 비용을 낮추고, 누구나 고품질 AI를 활용할 수 있는 환경을 만들고자 한다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 박진우 박사와 조승근 석사과정이 참여했으며, 연구 결과는 12월 2일부터 7일까지 미국 샌디에이고에서 열린 인공지능 분야 최고 권위 국제 학회인 신경정보처리시스템 학회(NeurIPS)에서 스포트라이트(Spotlight)로 (상위 3.2% 논문, 채택률 24.52%) 발표됐다.
※논문명: SpecEdge: Scalable Edge-Assisted Serving Framework for Interactive LLMs,
논문링크: https://neurips.cc/virtual/2025/loc/san-diego/poster/119940, https://arxiv.org/pdf/2505.17052
한편, 이 연구는 정보통신기획평가원 (IITP) ‘AI-Native 응용 서비스 지원 6G 시스템 기술개발’ 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2025.12.29
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국가 AI 연구거점, 캐나다 IVADO와 업무협약 체결
우리 대학이 주관하는 국가 AI 연구거점(센터장 김기응)은 캐나다의 AI 연구 컨소시엄인 IVADO(Institute for Data Valorization)와 AI 분야의 전략적 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 23일 밝혔다.
이번 협약식은 23일 일본 도쿄에 위치한 주일본 퀘벡정부대표부에서 진행됐다. 행사에는 김기응 국가 AI 연구거점 센터장(KAIST 김재철AI대학원 석좌교수)과 뤽 비네(Luc Vinet) IVADO 대표를 비롯해 KAIST·고려대·연세대·POSTECH 등 거점 참여연구진이 참석했다.
IVADO는 캐나다 몬트리올대학교(Université de Montréal)가 주도하고 몬트리올 공과대학(Polytechnique Montréal), HEC 몬트리올(HEC Montréal), 맥길대학교(McGill University), 라발대학교(Université Laval) 등 총 5개 대학이 협력하는 대규모 연구 컨소시엄이다. '견고하고, 추론 가능하며, 책임감 있는 AI(Robust, Reasoning, and Responsible AI)' 개발을 목표로 학계와 산업계를 연결하는 글로벌 AI 허브로 평가받는다.
국가 AI 연구거점은 대한민국 AI 3대강국(G3) 도약을 목표로 2024년 10월 공식 출범했다. KAIST(주관기관)·고려대·연세대·POSTECH 등 총 4개 대학으로 구성된 컨소시엄으로 글로벌 공동연구를 수행하고 있다.
양 기관은 이번 협약을 통해 △AI 원천 기술 및 응용 분야 공동 연구 △연구자 및 학생 인력 교류 △글로벌 네트워크 확대 등 전방위적인 협력을 추진하기로 합의했다.
이번 협약은 국가 AI 연구거점이 지향하는 글로벌 AI 개방형 연구생태계를 강화하는 차원에서 체결됐다. 거점은 지난 7월 일본 이화학연구소 혁신지능통합연구센터(RIKEN AIP)와의 협력을 시작으로, 이번 북미 거점인 IVADO와의 파트너십을 통해 아시아와 북미를 잇는 글로벌 AI 연구 생태계를 확장하고 있다.
뤽 비네 IVADO 대표는 "우리는 연구자들이 자유롭게 탐색할 수 있는 환경을 중시한다"며 "효율적인 연구 협력 파이프라인을 구축함으로써 (국가 AI 연구거점과의) 전략적 파트너십을 강화하겠다"고 강조했다.
김기응 국가 AI 연구거점 센터장은 "자율성과 다양성 보장이 곧 혁신적인 AI 기술 확보의 지름길"이라며 "(IVADO와) 센터 대 센터 차원의 견고한 글로벌 협력 모델을 만들겠다"고 말했다.
2025.12.24
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