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KAIST-Caltech, 연구 넘어 ‘인재도 함께 키운다’…글로벌 공동지도 모델 구축
우리 대학이 세계적인 연구기관인 미국 캘리포니아공과대학교(California Institute of Technology, 이하 ‘Caltech’)와 공동연구를 넘어 차세대 연구자까지 함께 키우는 새로운 글로벌 협력 모델을 구축한다.
우리 대학은 9월 1일부터 2일까지 Caltech과 ‘제1회 KAIST-Caltech 분자과학 및 화학혁신 공동 워크숍(1st KAIST-Caltech Joint Workshop on Molecular Science and Chemical Innovation)’을 개최한다고 2일 밝혔다.
이번 워크숍은 양 기관이 첨단 분자과학과 미래 화학기술 분야의 연구성과를 공유하는 데 그치지 않고, 공동연구와 인재양성, 연구시설 활용까지 연결하는 지속 가능한 협력체계를 구축하기 위해 마련됐다.
특히 KAIST와 Caltech 교수가 박사후연구원(Postdoctoral Researcher)을 함께 선발하고 지도하는 ‘KAIST-Caltech 글로벌 연구 펠로우(KAIST-Caltech Global Research Fellow, KCGRF)’ 프로그램의 구축과 운영 방안을 중점적으로 논의한다.
KCGRF는 양 기관 교수들이 공동 연구주제를 발굴하고 이에 적합한 박사후연구원을 함께 선발·지도하는 프로그램이다. 참여 연구자가 KAIST와 Caltech 양 기관의 연구환경을 모두 경험하면서 세계적 연구자들과 공동연구를 수행하도록 해 국제적 연구역량을 갖춘 차세대 연구자로 성장하도록 지원하는 것이 목표다.
이는 KAIST가 추진하는 ‘Global Connect’ 전략의 구체적인 실천 모델이기도 하다. 해외 대학과의 단순 교류를 넘어 인재와 지식, 연구 아이디어가 양 기관을 오가며 공동연구와 인재 양성으로 이어지는 ‘함께 만드는 국제화’를 구현한다는 구상이다.
Caltech은 화학·물리 등 자연과학 분야에서 오랜 연구 전통을 이어오며 다수의 노벨상 수상자를 배출한 세계적인 연구기관이다. KAIST는 Caltech의 기초과학 연구역량과 KAIST가 강점을 가진 AI·자율화 기반 연구역량을 결합해 미래 화학 분야의 새로운 연구주제를 공동으로 개척할 계획이다.
양 기관의 협력은 2024년 우수연구자교류지원사업(BrainLink)을 계기로 시작됐다. ‘질소-수소 시너지 허브연구센터’(센터장 KAIST 화학과 김형준 교수)를 중심으로 공동연구와 연구자 교류를 이어왔으며, 올해에는 과학기술정보통신부 ‘탑티어 연구기관 간 협력플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업’에 선정돼 ‘지능형 순환 화학 생태계 혁신센터’(센터장 KAIST 화학과 한상우 교수)를 출범시키며 협력 범위를 확대했다.
이러한 협력을 바탕으로 KAIST 화학과와 Caltech 화학·화학공학부는 2026년 3월 학술·연구협력 협정(MOU)을 체결하며 협력체계를 한층 강화했다. 양 기관은 매년 공동 워크숍을 개최하고 공동지도 교수 매칭과 박사후연구원 발굴, 상호 연구 방문을 추진하는 한편 지속 가능한 공동지도 프로그램 운영체계도 함께 마련할 계획이다.
이번 워크숍에서는 AI for Chemistry, 자율화 실험실(Autonomous Laboratory), 계산·이론화학, 분자과학, 촉매·합성·전기화학, 지속가능·순환화학 등 미래 화학의 핵심 분야를 중심으로 새로운 공동연구 가능성을 모색한다.
특히 KAIST가 구축 중인 합성 및 전기화학 분야 자율화 실험실을 Caltech 연구진과 공동 활용하는 방안도 추진한다. AI가 실험 설계와 수행, 데이터 분석 등을 지원하는 첨단 연구환경을 양 기관 연구자가 함께 활용함으로써 공동연구의 속도와 범위를 확대한다는 계획이다.
또한 대학원생의 단기 상호 방문을 추진해 대학원생-박사후연구원-교수로 이어지는 지속 가능한 인적·학술 교류 체계를 구축한다. 연구과제를 중심으로 한 일회성 협력을 넘어 양 기관의 차세대 연구자들이 자연스럽게 교류하고 새로운 공동연구를 만들어내는 장기적 협력 기반을 마련한다는 구상이다.
한편, ‘지능형 순환 화학 생태계 혁신센터’는 화학산업 부산물을 고부가가치 화학제품과 소재로 전환하는 지능형 화학 업사이클링 기술을 개발해 탄소중립과 순환경제에 기여하는 새로운 화학기술 플랫폼 구축을 목표로 한다.
사라 라이즈먼(Sarah E. Reisman) Caltech 화학·화학공학부 학부장은 “Caltech과 KAIST 화학 분야 교수진은 오랜 기간 학생 교류와 연구 협력을 이어오며 긴밀한 관계를 구축해 왔다”며 “이번 워크숍은 양 기관의 교수진이 한자리에 모여 교류하고, 지능형 순환 화학 생태계 혁신센터의 지원을 바탕으로 새로운 공동 연구 프로젝트를 시작할 수 있는 뜻깊은 기회”라고 말했다. 이어 “KAIST와의 굳건한 파트너십을 앞으로도 지속해 나갈 수 있어 매우 기쁘게 생각한다”고 덧붙였다.
한상우 KAIST 화학과 교수는 “이번 워크숍을 계기로 KAIST와 Caltech의 협력을 공동연구에서 차세대 연구자를 함께 키우는 단계로 확대하고자 한다”며 “양 기관의 강점을 연결해 미래 화학 분야의 새로운 연구주제와 성과를 만들어가겠다”고 말했다.
배충식 KAIST 총장은 “KAIST의 국제협력은 세계의 우수한 대학과 사람과 지식이 오가며 함께 성장하는 관계를 만드는 것”이라며 “Caltech과 같은 세계적 연구기관과의 협력을 확대해 KAIST의 ‘Global Connect’를 구체적인 성과로 이어가겠다”고 강조했다.
2026.09.02
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배충식 총장 비전 실행 본격화…AI 기반 교육·연구·창업·인프라·국제화 혁신 가동
우리 대학이 ‘기본이 강한 글로벌 혁신 선도대학(Fundamentals First, Innovation Forward)’ 비전을 구체적인 실행 단계로 전환한다. 배충식 KAIST 총장은 8월 24일 열린 기자간담회에서 취임 당시 발표한 5대 혁신 전략 ‘Beyond Series’를 구체화한 주요 실행과제를 공개하고, 교육·연구·창업·행정·캠퍼스·국제화 전반의 혁신에 본격 착수한다고 25일 밝혔다.
우리 대학은 지난 8월 10일 취임식을 통해 △Beyond AI △Beyond Laboratory △Beyond Barriers △Beyond Carbon △Beyond KAIST 등 5대 발전 전략을 발표한 바 있다. 이는 AI를 모든 학문의 공통 기반으로 확장하고, 연구실의 성과를 산업과 창업으로 연결하며, 대학 내부의 불필요한 장벽을 제거하고, 캠퍼스를 지속가능 기술의 실증 공간으로 만드는 동시에 KAIST의 연결 범위를 세계와 지역으로 확대하는 전략이다.
배 총장은 이날 기자간담회에서 “취임 당시 제시한 비전이 KAIST가 나아갈 방향이었다면, 이제는 이를 구성원이 체감할 수 있는 변화로 만들어야 할 때”라며 “계획을 선언하는 데 그치지 않고 실행 가능한 과제부터 속도감 있게 추진하겠다”고 밝혔다.
■ AI를 넘어, 모두의 AI…전 교과목 AI 교육체계 재설계
첫 번째 변화는 교육과 연구 전반의 AI 대전환이다.
우리 대학은 AI를 특정 학과의 전공 지식이 아니라 모든 학생과 연구자가 갖춰야 할 공통 역량으로 확장한다. AI를 넘어 ‘모두의 AI’로 나아가겠다는 것이 이번 Beyond AI 전략의 핵심이다. 이를 위해 교육과정을 AI 활용 수준과 교육 목적에 따라 체계적으로 재설계하고, 인문·사회·예술과 기초과학의 탄탄한 기반 위에서 AI 원리와 AI-X 응용으로 이어지는 교육 체계를 구축한다.
특히 AI 활용 수준에 따라 교육과정을 3단계로 구분하고 전 교과목의 AI 활용체계를 정립하는 방안을 추진한다. AI를 사용하지 않고 인간 고유의 사고와 기초역량을 기르는 교육부터 AI를 활용하는 교육, 나아가 AI를 직접 설계하고 주도하는 교육까지 단계적으로 연결한다.
연구 분야에서는 AI 원천기술과 함께 소버린 AI(Sovereign AI), 자율주행·스마트팩토리·로보틱스·디지털 트윈 등 AI 기반 첨단 제조와 피지컬 AI(Physical AI) 연구를 확대하고 AI-에너지, AI-양자, AI-핵융합, AI-바이오 등 새로운 융합연구 영역을 개척한다.
배 총장은 “AI 시대일수록 탄탄한 기초와 인간 고유의 사고력이 중요하다”며 “기본 위에 AI 역량을 더해 모든 학생이 각자의 분야에서 AI를 주도적으로 활용하고, AI 원천기술과 융합연구를 강화해 교육과 연구 전반의 AI 대전환을 이끌겠다”고 말했다.
■ 연구실을 넘어 산업으로…신입생 창업교육부터 기업과 함께하는 ‘AI 자율랩’까지
두 번째 변화는 연구와 창업이 대학 안에 머물지 않고 산업과 사회의 혁신으로 이어지는 생태계를 만드는 것이다.
우리 대학은 장기적인 기초연구를 강화하는 동시에 대형 연구사업과 국가전략기술·미래과학기술 연구를 확대한다. 양자와 기후·에너지 등 미래 전략 분야의 연구역량을 결집하고, 산업체의 위성연구실(Satellite Lab)과 공동연구센터 유치를 확대해 대학과 기업이 함께 연구하는 환경을 조성한다.
특히 기업과 함께 ‘AI 자율랩(AI Autonomous Lab)’을 구축해 실험 설계와 수행, 데이터 분석 등 연구 과정에 AI를 적극 활용하고 연구개발의 속도와 생산성을 높여 새로운 산학협력 모델로 발전시킬 계획이다.
창업교육은 입학과 동시에 시작한다. 신입생이 KAIST의 연구성과와 기술창업 사례를 접하고 창업 동문과 기업가·투자자·산업 전문가 등을 만나 아이디어가 기술과 창업으로 이어지는 과정을 경험하도록 한다. 현장학습과 경제·경영 기초교육, 아이디어 발굴과 시장 수요 검증 등을 결합해 1학년 1학기부터 기업가정신과 창업 역량을 키울 수 있는 교육모델을 마련한다. 이를 위해 ‘창업교육 혁신위원회’ 구성도 추진한다.
배 총장은 “연구실은 새로운 지식을 만드는 데 그치지 않고 산업과 사회의 변화를 만드는 혁신의 출발점이 돼야 한다”며 “기초연구부터 기업과의 공동연구, 창업까지 이어지는 생태계를 만들고, 입학부터 창업교육을 통해 학생들이 아이디어와 기술을 사회적 가치로 연결하는 역량을 키우겠다”고 말했다.
■ ‘교육·연구 몰입을 위한 제도 혁신’…대학의 장벽 걷어낸다
교육과 연구에 더 많은 시간을 쓸 수 있도록 행정과 제도 혁신도 병행한다.
우리 대학은 AI 도구를 활용한 디지털 원스톱 행정시스템을 구축해 반복적인 행정업무를 자동화하고 복잡한 절차를 단순화한다. 불필요한 규제는 지속적으로 발굴해 폐지하거나 개선한다. AI 기반 행정혁신에 적극적으로 참여하는 직원에게는 인센티브를 제공하고, 역량 강화 프로그램도 확대할 예정이다.
인사 절차는 간소화하되, 평가 방식은 구성원의 다양한 성과와 기여를 폭넓게 반영할 수 있도록 보완한다. 신임 교원의 안정적인 정착을 지원하는 체계도 강화한다. 학과 간 교과목 장벽을 낮추고 공동지도교수제를 확대하는 등 학문 간 융합을 가로막는 제도도 적극 개선할 계획이다.
배 총장은 “행정의 목적은 관리 그 자체가 아니라 학생과 교수가 교육과 연구에 더욱 몰입할 수 있도록 돕는 데 있다”며 “구성원의 시간을 빼앗는 규제와 절차를 적극적으로 찾아 개선하겠다”고 강조했다.
■ 기후·에너지 연구 강화…안전하고 지속가능한 캠퍼스 조성
우리 대학은 기후·에너지 분야의 연구역량을 강화하고, 에너지 효율과 안전성, 공간 활용도를 함께 고려한 지속가능한 캠퍼스 조성을 추진한다.
AI와 에너지 기술을 활용해 캠퍼스의 에너지 사용을 체계적으로 분석하고 효율적으로 관리하는 기반도 마련한다.
이와 함께 보행자 중심으로 캠퍼스 동선을 개선하고 연구·교육 공간을 효율적으로 재배치하는 등 안전성과 편의성, 녹지 보호를 함께 고려한 공간혁신을 단계적으로 추진한다.
배 총장은 “KAIST의 기후·에너지 연구역량을 캠퍼스에 적극 활용해 에너지 효율과 안전성을 높이고, 구성원들이 쾌적하게 교육과 연구에 몰입할 수 있는 지속가능한 공간으로 만들어가겠다”고 말했다.
■ 세계와 함께 만드는 ‘Global Connect’ 본격화
우리 대학의 국제화 전략은 단순한 해외 교류 확대를 넘어, 세계의 우수한 인재와 연구기관이 KAIST에 모여 함께 교육하고 연구하는 환경을 조성하는 데 초점을 맞춘다.
우리 대학은 우수 외국인 학생의 비율을 대폭 확대한다는 목표 아래 글로벌 인재 유치에 적극 나선다. 글로벌 파트너십을 확대하고, 이를 복수학위제와 학생교환, 학생·연구자 교류 등 실질적인 교육·연구 협력으로 연결할 계획이다.
학위논문 심사에 해외 석학의 참여를 확대하고, 학사·연구조직별로 글로벌 자문단(GAB, Global Advisory Board)을 운영한다. 국제공동연구에 대한 인센티브도 강화해 세계적인 연구자 및 연구기관과의 지속적인 협력을 촉진한다.
국내에서는 연구단지와 지역을 전략기술 중심의 클러스터로 연결하고, 과학기술 기반의 국가균형발전에 기여한다. 이와 함께 학생·교수·직원·동문이 참여하는 ‘KAIST Connect Camp’를 추진하고 동문 네트워크 활성화에도 기여한다.
배 총장은 “이제 국제화는 우리가 세계로 나가는 것을 넘어 세계의 인재와 파트너들이 KAIST와 함께 새로운 가치를 만드는 방향으로 발전해야 한다”며 “KAIST를 세계와 지역, 인재와 지식이 활발하게 연결되는 글로벌 혁신 플랫폼으로 만들어가겠다”고 말했다.
5대 전략을 관통하는 AI 아키텍처 ‘AI Native Campus’ 구현
KAIST는 교육의 ‘AI Interactive Education’, 연구의 ‘AI Autonomous Lab’, 행정의 ‘AI Agent Administration’, 인프라의 ‘AI Energy Convergence’를 하나의 체계로 연결하여 교육·연구·행정·인프라를 하나로 잇는 ‘AI Native Campus’를 구현한다.
■ 2031년 개교 60주년 향한 실행 로드맵 마련
우리 대학은 이 같은 혁신과제를 개별 사업에 그치지 않고 2031년 개교 60주년을 향한 중장기 발전전략으로 연결할 계획이다. 이를 위해 100년 비전과 2031년 목표를 구체화하고 장기 전략을 지속적으로 점검·갱신한다.
배충식 총장은 “KAIST가 세계 최고 대학을 따라가는 것이 아니라 새로운 대학의 기준을 만드는 것이 목표”라며 “AI 시대의 교육과 연구, 기술창업, 대학 운영, 지속가능한 캠퍼스와 글로벌 협력에서 새로운 모델을 만들고 이를 대한민국과 세계에 확산시키겠다”고 밝혔다.
이어 “2031년 개교 60주년에는 오늘 발표한 계획들이 구호가 아니라 학생과 교수, 직원이 실제로 체감하는 변화로 자리 잡도록 하겠다”며 “KAIST를 대한민국 과학기술의 미래를 만드는 국가혁신 플랫폼으로 발전시키겠다”고 강조했다.
2026.08.25
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윤인수 교수와 학생·동문들, 세계 최고 해킹대회 ‘DEF CON CTF(데프콘 CTF) 2026’ 준우승
우리 대학은 전기및전자공학부 윤인수 교수와 학생과 동문들이 대거 참여한 한국 해킹팀 ‘0x4b52’가 지난 8월 7일부터 9일까지 미국 라스베이거스에서 열린 ‘DEF CON CTF 2026(데프콘 캡처 더 플래그 2026)’에서 최종 2위를 차지했다고 14일 밝혔다.
약 30명의 한국인 해커로 구성된 0x4b52는 세계 정상급 다국적 연합팀들과 경쟁해 준우승을 거뒀다. 이는 2015년 한국팀 ‘DEFK0R’가 우승한 이후 순수 한국인 팀이 DEF CON CTF에서 거둔 가장 높은 성적이다.
특히 전 세계 686개 팀이 참가한 예선에서 상위 12개 팀만 본선 진출권을 얻은 가운데, 0x4b52는 예선 5위로 본선에 진출한 뒤 최종 2위까지 순위를 끌어올렸다. 학부생과 대학원생, 졸업생 등 서로 다른 세대의 KAIST 구성원들이 한 팀으로 참여해 세계 정상급 해커들과 경쟁하며 거둔 성과라는 점에서도 의미가 크다.
배충식 KAIST 총장은 “세계 최고 수준의 해커들이 경쟁하는 무대에서 우리 학생과 동문들이 뛰어난 역량을 보여준 것을 매우 뜻깊게 생각한다”며 “특히 학부생부터 대학원생, 졸업생까지 여러 세대의 KAIST 구성원들이 함께 도전해 이뤄낸 성과라는 점에서 더욱 의미가 크다”고 말했다.
이어 배 총장은 “AI 시대일수록 탄탄한 기본과 도메인 전문성이 더욱 중요하다”며, “KAIST는 학생들이 학부 때부터 관심 분야에 과감하게 도전하고 실전 경험과 연구를 통해 전문성을 쌓아, AI를 주도적으로 활용하며 새로운 길을 개척하는 글로벌 인재로 성장할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.
DEF CON CTF는 세계 최대 규모의 해커 콘퍼런스 중 하나인 ‘DEF CON(데프콘)’의 대표 행사로, 세계 각국의 정상급 해커들이 참가해 시스템 보안과 해킹 역량을 겨루는 국제 해킹대회다. 올해 본선은 미국 라스베이거스에서 열린 ‘DEF CON 34(데프콘 34)’의 메인 행사 중 하나로 진행됐으며, 다국적 연합팀 ‘Blue Water(블루 워터)’가 우승하고 한국팀 0x4b52가 준우승했다.
CTF(Capture The Flag·캡처 더 플래그)는 참가팀이 주어진 시스템과 소프트웨어의 취약점을 분석하고 공격과 방어 등을 수행하며 점수를 획득하는 방식의 해킹대회다. 참가자들은 제한된 시간 안에 시스템과 소프트웨어를 분석해 취약점을 찾아내고 상대팀과 경쟁해야 해 고도의 기술력뿐 아니라 팀원 간 협업과 전략적 판단 능력이 요구된다.
올해 예선에서는 바이너리 익스플로잇(Binary Exploitation·프로그램 취약점 공격), 리버스 엔지니어링(Reverse Engineering·역공학), 크립토그래피(Cryptography·암호학), 웹 익스플로잇(Web Exploitation·웹 취약점 공격) 등 다양한 정보보안 분야의 문제가 출제됐다.
0x4b52는 국내 해킹팀 ‘HypeBoy(하이프보이)’와 KAIST 윤인수 교수 연구실 구성원들을 중심으로 결성된 한국팀이다. 전체 팀원 약 30명 가운데 3분의 1가량이 현재 윤 교수의 ‘Hacking Lab(해킹랩)’에 소속돼 있거나 연구실을 거쳐 간 구성원들이다.
이외에도 KAIST 학생과 동문들이 다수 참여했다. 상당수는 학부 재학 시절 정보보호 동아리 ‘GoN’ 활동을 비롯해 전기및전자공학부, 전산학부, 정보보호대학원 등에서 시스템 해킹과 보안 연구 경험을 쌓아 왔다. 특히 학부생과 석·박사과정 학생부터 졸업 후 산업계와 연구기관에서 활동하는 동문까지 서로 다른 세대의 KAIST 해커들이 한 팀에서 함께 경쟁했다.
0x4b52의 중심축 가운데 하나인 윤인수 교수 연구팀은 지난해에도 미국 라스베이거스에서 세계적인 사이버보안 경연대회 정상에 오른 바 있다. 윤 교수 연구팀은 삼성리서치, POSTECH, 미국 조지아공과대학교(Georgia Institute of Technology) 연구진과 구성한 연합팀 ‘Team Atlanta(팀 애틀랜타)’로 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주관한 ‘AI Cyber Challenge(AI 사이버 챌린지·AIxCC)’에 참가해 2025년 8월 DEF CON 33에서 열린 결선에서 우승했다.
AIxCC는 인공지능(AI)을 활용해 소프트웨어의 취약점을 자동으로 찾아내고 수정하는 기술을 겨루는 대회다. Team Atlanta는 결선 우승으로 400만 달러의 상금을 받았다. 윤 교수 연구팀은 지난해 AI를 활용한 자율 사이버 방어 기술 경연에서 세계 정상에 오른 데 이어 올해 DEF CON CTF에서도 학생·동문들과 함께 세계 정상급 팀들과 경쟁하며 시스템 보안 분야에서 연이어 성과를 냈다.
이번 성과는 KAIST에서 학부 단계의 실전 해킹 경험이 대학원의 전문 보안 연구로 이어지고, 졸업 후 관련 분야의 전문성으로 확장되는 정보보호 인재 성장 경로를 보여준다는 점에서도 의미가 있다.
학부생들은 교육과 동아리 활동 등을 통해 실제 시스템을 분석하고 취약점을 찾아내는 경험을 쌓고, 대학원에서는 이를 소프트웨어 취약점 분석, 프로그램 분석, 자동화된 취약점 탐지 등 전문적인 시스템 보안 연구로 발전시키고 있다. 우리 대학은 석·박사급 정보보호 전문인력을 양성하는 한편 정보보호특성화대학 사업에 참여하는 등 정보보호 분야의 교육·연구 기반을 확대하고 있다.
윤인수 교수는 “이번 성과는 특정 개인이 아니라 학생들이 오랜 시간 함께 공부하고 실전 경험을 쌓으며 성장해 온 결과라는 점에서 의미가 크다”며 “저 역시 KAIST 학부 시절 정보보호 동아리 GoN을 통해 정보보호 분야에 본격적으로 입문한 만큼, 학부생과 대학원생, 졸업생이 세대를 넘어 한 팀으로 세계 정상급 해커들과 경쟁해 성과를 냈다는 점이 특히 뜻깊다”고 말했다.
2026.08.14
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면역분자 STING, 세포 스트레스 반응 조절자
세포는 다양한 스트레스에 노출되면 이를 견디기 위해 일시적으로 단백질과 RNA를 모아 ‘스트레스 과립(stress granule)’을 형성한다. 이 구조는 세포가 위기 상황을 넘기는 데 도움을 주며 세포 사멸을 억제하지만, 비정상적으로 조절될 경우 신경퇴행성 질환의 병변과도 연결될 수 있다. 그러나 이러한 스트레스 과립이 세포 내 소기관과 어떤 방식으로 연결되어 형성되는지는 아직 충분히 밝혀지지 않았다.
우리 대학 생명과학과 강석조 교수 연구팀이 세균이나 바이러스의 침입을 알리는 ‘면역 파수꾼’으로 잘 알려진 STING(stimulator of interferon genes, 이하 STING) 단백질이 세포 내 소포체(endoplasmic reticulum)에서 스트레스 과립 형성을 미리 준비시키는 새로운 조절자라는 사실을 규명했다고 27일 밝혔다. 이번 연구는 STING이 기존에 알려진 면역 기능과는 완전히 다른 ‘비정형적(non-canonical)’ 기능을 수행한다는 점을 제시했다는 점에서 학술적 의미가 매우 크다.
연구팀은 세포가 실제 스트레스를 받기 전부터 STING이 스트레스 과립의 핵심 성분인 G3BP1, UBAP2L 단백질과 결합해 소포체 위에서 일종의 ‘전응집체(pre-condensate)’를 형성한다는 사실을 확인했다. 이 전응집체는 나중에 닥칠 위기 상황에서 스트레스 과립이 더 빠르고 탄탄하게 만들어지도록 돕는 일종의 발판 역할을 한다. 실제로 STING이 부족한 세포는 스트레스 상황에서 보호소인 과립을 제대로 만들지 못해 세포 사멸이 크게 늘어나는 현상이 관찰되었다. 이전 연구에서는 세포질에 존재하는 스트레스 과립 형성을 조절하는 소포체 내 분자가 밝혀지지 않았는데 이번 연구에서 소포체에 위치한 STING이 스트레스 과립 형성의 스캐폴드(scaffold)로 작용함을 증명하여, 스트레스 과립의 소포체 위에서의 생성에 대한 분자적 기전을 규명했다.
이 발견은 일명 루게릭병으로 불리는 근위축성 측삭경화증(ALS, Amyotrophic Lateral Sclerosis) 치료에도 중요한 실마리를 제공한다. 루게릭병의 주요 원인 중 하나는 ALS 환자에서 발견되는 돌연변이 TDP-43 단백질이 세포질 내에서 비정상적으로 뭉쳐 세포독성을 일으키는 것인데, 이번 연구를 통해 STING이 이 단백질의 병리적인 응집에 기여할 수 있음이 밝혀졌다. 즉, STING은 세포의 조건에 따라 세포를 살리는 방어 기전뿐만 아니라 신경 퇴행성 질환을 악화시키는 통로가 될 수도 있음을 시사한다.
강석조 교수는 “본 연구는 STING의 면역 단백질로서의 기능을 넘어 세포의 항상성을 유지하는 중요한 세포생물학적 기능을 새롭게 밝히고, 막성 소기관인 소포체와 막이 없는 응축체인 스트레스 과립 사이의 연결 원리를 분자적 수준에서 최초로 제시했다는 점에서 학문적 중요성을 갖는다”라고 언급하면서 “본 연구는 또한 세포 사멸과 ALS 관련 병리 현상을 이해하는 새로운 관점을 제공함으로써, 향후 비정상적 스트레스 과립 조립이 관여하는 질환의 치료 표적 발굴에도 중요한 단서를 제공할 것으로 기대한다”고 전했다.
KAIST 생명과학과 엄은총 박사가 제 1저자로 연구를 주도하였고, 생명과학과 김재훈 교수와 김지현 박사 (現 오름테라퓨틱)가 함께 참여하였다. 이번 연구 결과는 세포사멸 분야의 권위 있는 학술지인 ‘셀 데쓰 앤 디퍼런시에이션(Cell Death and Differentiation)’에 4월 1일 자 온라인판으로 게재되었다.
※ 논문명 : STING is the scaffold protein for stress granule pre-condensation at the ER, DOI: https://doi.org/10.1038/s41418-026-01734-5
이번 연구는 한국연구재단의 개인기초연구사업(중견연구)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.27
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전산학부 한준 교수, ACM MobiSys’27 General Chair 선임
우리원 전산학부 한준 교수가 모바일 컴퓨팅 분야의 최상위 국제학술대회인 ACM International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services(MobiSys) 2027의 General Chair로 선임됐다.
MobiSys는 모바일 시스템, 무선 네트워크, IoT, 사이버-물리 시스템 분야를 대표하는 세계적 권위의 학술대회로, 해당 분야의 주요 연구 성과가 발표되고 학문적 흐름을 이끄는 대표 학술무대로 평가받는다. 매년 전 세계 연구자들이 참여해 최신 연구 성과를 공유하며, 2027년 학회는 MobiSys 25주년을 기념하는 행사로 개최돼 더욱 뜻깊은 학회가 될 것으로 기대된다.
베트남 호치민시에서 개최되는 MobiSys 2027에서 한준 교수는 General Co-Chair를 맡아 학회의 전반적인 기획과 운영을 이끌 예정이다.
2026.03.26
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‘스마트 출입문’ 반도체로 저장공간 크게 늘린다
스마트폰부터 대규모 인공지능(AI) 서버에 이르기까지 현대 사회의 디지털 정보는 대부분 낸드플래시(NAND Flash) 메모리*에 저장된다. 우리 대학 연구진이 더 많은 정보를 더 작은 공간에 담아야 하는 차세대 반도체의 한계를 넘어설 수 있는 혁신 기술을 개발했다. 이번 기술은 초고용량 메모리 구현을 앞당길 핵심 원천기술로 기대된다.
*낸드플래시 메모리: 스마트폰 사진·영상·앱 등을 저장하는 스마트폰·SSD 등의 저장장치에 사용되는 반도체로, 전원이 꺼져도 데이터가 사라지지 않는 비휘발성 메모리
우리 대학은 전기및전자공학부 조병진 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 반도체 층에 새로운 소재를 적용해, 전자의 이동을 상황에 따라 선택적으로 제어하는 ‘스마트 출입문’ 구조를 구현함으로써 3차원 V-낸드(3D V-NAND) 메모리*의 고집적화 한계를 극복했다고 20일 밝혔다.
*3차원 V-낸드: 기존 메모리 셀을 평면(2차원) 배열한 데 비해, 데이터를 저장하는 반도체 셀을 위로 층층이 쌓아 더 많은 정보를 저장할 수 있도록 만든 메모리 기술
이번 연구는 데이터를 쓰고 지우는 과정에서 발생하는 고질적인 속도 저하와 신뢰성 문제를 신소재인 ‘붕소 산질화물(Boron Oxynitride, 이하 BON)’을 통해 해결했다는 점에서 큰 의미가 있다.
반도체 메모리에서 데이터가 드나드는 통로인 터널링층(Tunneling Layer)은 그동안 성능과 안정성이라는 두 마리 토끼를 잡는 데 어려움을 겪어왔다. 터널링층은 메모리 셀 내부에서 전자가 이동하는 매우 얇은 통로 역할을 하는 절연층이다.
하지만 기존 소재에서는 성능과 안정성을 동시에 확보하기 어려운 구조적 한계가 있었다. 기존 소재인 실리콘 산질화물(SiON)은 데이터를 지우기 위해 통로를 넓히면 저장된 데이터가 밖으로 새 나가고, 반대로 입구를 좁히면 데이터 삭제 속도가 너무 느려지는 ‘트레이드오프(Trade-off)’현상이 발생했기 때문이다.
이는 메모리 셀 하나에 5비트 정보를 저장하는 차세대 펜타 레벨 셀(Penta-Level Cell, PLC) 기술 구현의 가장 큰 걸림돌이었다. PLC는 하나의 메모리 셀에서 32단계의 전압 상태를 구분해 데이터를 저장하는 방식으로, 같은 크기의 메모리에서도 더 많은 정보를 저장할 수 있게 한다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 실리콘 기반 소재에서 벗어나 완전히 새로운 소재인 BON을 터널링층에 적용했다. 이 소재는 전하의 종류에 따라 문턱 높이가 달라지는 독특한 물리적 특성을 가지고 있다.
연구팀은 이를 활용해 데이터를 지울 때 필요한 전하(정공, hole)는 쉽게 통과시키고, 저장된 데이터를 의미하는 전자(electron)는 밖으로 새어나가지 못하도록 막는‘비대칭 에너지 장벽’구조를 설계했다.
비대칭 에너지 장벽은 전하가 이동할 때 넘어야 하는 에너지 장벽의 높이가 전하의 종류에 따라 서로 다르게 형성되는 구조를 의미한다. 이를 통해 데이터를 지울 때는 전하가 쉽게 이동하도록 하면서도, 저장된 데이터인 전자가 외부로 누설되는 것을 효과적으로 막을 수 있다. 이는 마치 들어올 때는 잘 열리고 나갈 때는 굳게 닫히는 ‘스마트 출입문’을 반도체 안에 구현한 것과 같은 원리다.
실제 실험 결과, BON 터널링층을 적용한 소자는 기존 대비 데이터 삭제 속도가 최대 23배나 향상되었으며, 수만 번의 반복 사용 후에도 성능 저하가 거의 없는 탁월한 내구성을 보였다. 특히 32개의 미세한 전압 상태를 구분해야 하는 초고난도 펜타 레벨 셀 동작에서도 소자 간 데이터 분포를 3배 이상 정밀하게 제어하는 데 성공했다.
이는 논문 수준의 연구를 넘어 실제 반도체 양산 공정에 즉시 적용 가능한 수준이라는 학계와 산업계의 평가다.
조병진 교수는 “이번 연구는 차세대 초고용량 메모리 제조에 바로 적용할 수 있는 독창적인 기술”이라며 “반도체 강국인 대한민국의 기술 초격차를 유지하는 데 크게 기여할 것”이라고 말했다.
기및전자공학부 강대현 석박사통합과정생이 제1저자로 주도한 이번 연구는 반도체 분야 최고 권위 학술대회인 지난 12월 9일 ‘국제전자소자학회(IEDM)’에서 발표되어 세계적인 주목을 받았으며, 삼성전자가 주최한 제32회 삼성휴먼테크논문대상에서 대학 부문 전체 1위인 ‘대상’을 수상하며 AI 분야가 강세였던 역대 수상 기조 속에서 전통 반도체 소자 분야 연구로 대상을 거머쥐는 쾌거를 이루었다.
※ 논문명: Bandgap-Engineered Boron Oxynitride Tunneling Layer for Reliable PLC operation of 3D V-NAND Flash Memory Devices, DOI : https://doi.org/10.1109/IEDM50572.2025.11353681
한편, 이번 연구는 과기정통부의 국가반도체연구실지원 핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.20
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수학자들, 생물학의 난제 '세포 잡음' 잡았다
암 치료가 성공적으로 끝났는데도 재발하거나, 강력한 항생제를 써도 일부 세균이 살아남는 이유는 무엇일까. 그 핵심 원인 중 하나로 세포 내부에서 무작위로 발생하는 ‘생물학적 잡음(Biological Noise)’이 지목된다. 유전자가 같은 세포라도 단백질 양이 저마다 달라 약물 치료를 피해 살아남는 ‘아웃라이어(Outlier, 튀는 세포)’가 생겨나기 때문이다. 그간 과학자들은 세포 집단의 평균값만 조절할 수 있었을 뿐, 개별 세포의 불규칙한 변동성을 제어하는 일은 오랜 숙제로 남아 있었다.
우리 대학 수리과학과 김재경 교수와 POSTECH 수학과 김진수 교수, 우리 대학 공학생물학대학원 조병관 교수 공동연구팀은 수학적 모델링을 통해 세포 내부의 생물학적 잡음을 제거하고 세포의 운명을 정밀하게 제어할 수 있는 ‘잡음 제어 원리’를 이론적으로 확립했다. 이는 단일 세포 수준의 정밀 제어 기술을 확보한 쾌거로, 암 치료 및 합성생물학 분야의 난제를 해결할 새로운 이정표가 될 전망이다.
우리 몸의 세포들은 생존을 위해 항상성을 유지하려 하지만, 실제 세포 내부 환경은 끊임없이 변화한다. 기존 유전자 회로 기술은 세포 집단의 평균 단백질 양은 맞출 수 있었으나, 개별 세포 간의 편차인 잡음은 오히려 증폭시키는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 ‘냉온탕을 오가는 샤워기’에 비유했다. 샤워기 물 온도의 평균을 40도로 맞췄더라도, 실제로는 펄펄 끓는 물과 얼음물이 번갈아 나온다면 정상적인 샤워가 불가능한 것과 같은 이치다. 이처럼 ‘평균의 함정’에 빠져 통제를 벗어난 소수의 세포들은 암 재발이나 항생제 내성을 일으키는 주범이 된다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 ‘잡음 제어기(Noise Controller, NC)’라는 새로운 수학적 모델을 고안했다.
연구진은 먼저 시스템의 최종산출물이 서로 결합해 짝을 이루는 ‘이합체(dimer) 반응’을 이용해 세포마다 달라지는 산출물의 분산을 조절할 수 있을지 검토했다. 그 과정에서 이합체 반응이 세포 상태의 흔들림, 즉 잡음을 감지하는 센서 역할을 할 수 있음을 확인했다. 하지만 초기 시도에서는 이 방법만으로 세포 간 차이를 줄이는 데는 한계가 있었다. 이에 따라 특정 물질이 필요 이상으로 많이 만들어질 경우 이를 바로 줄여주는 장치가 함께 필요하다고 판단했고, 단백질이 과도하게 많아지면 즉각적으로 분해하는 ‘분해 기반 작동(degradation-based actuation)’ 원리를 결합했다. 그 결과, 외부 환경 변화에도 세포 내 잡음 수준을 일정하게 유지하는 ‘잡음 견고 완전 적응(Noise Robust Perfect Adaptation, Noise RPA)’을 이론적으로 구현해냈다. 이를 통해 세포 간 편차를 보편적인 생물학적 시스템이 도달할 수 있는 최소 수준 파노인자(Fano factor)가 1인 수준까지 억제하는 데 성공했다.
연구팀은 이 모델을 대장균의 DNA 복구 시스템에 가상으로 적용해 성능을 입증했다. 기존 시스템에서는 DNA 손상을 복구하는 단백질의 양이 세포마다 크게 달라 약 20%의 세포가 복구에 실패해 사멸했다. 하지만, 잡음 제어기(NC)를 적용해 모든 세포의 단백질 양을 균일하게 조절하자 사멸률을 7%까지 낮출 수 있었다. 정교한 수학적 원리만으로 세포의 생존율을 획기적으로 끌어올린 것이다. 이는 기존의‘평균 제어’ 패러다임을 넘어, 개별 세포 하나하나를 정밀하게 다루는‘단일 세포 제어’를 실현했다는 점에서 의미가 크다.
연구를 이끈 김재경 교수는 "생명 현상에서 운이나 우연으로 치부되던 세포 간 잡음을 수학적 설계를 통해 제어 가능한 영역으로 가져왔다는 데 의의가 있다”며, "앞으로 암 치료 내성 극복, 고효율 스마트 미생물 개발 등 정밀한 세포 제어가 필수적인 분야에서 핵심적인 역할을 할 것”이라고 밝혔다. 공동 교신저자인 김진수 POSTECH 교수는 "반응 네트워크 이론을 이용한 세포 내 잡음의 이론적 수식에서 출발해 실제 생물학적 기전을 설계했다는 점에서, 수학 모형의 힘을 잘 보여주는 연구”라고 강조했다.
이번 연구 결과는 12월 24일 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications, IF=15.7)’에 실렸다.
2025.12.29
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‘2025 AI 챔피언’등극.. AI가 이제 택시도 스스로 부른다
이제는 단순히 대화만 하는 음성비서를 넘어, AI가 직접 화면을 보고 판단해 택시를 호출하고 SRT 티켓을 예매하는 시대가 열렸다.
우리 대학은 전산학부 신인식 교수(㈜플루이즈 대표)가 이끄는 AutoPhone 팀(플루이즈·KAIST·고려대·성균관대)이 과학기술정보통신부가 주최한 ‘2025 인공지능 챔피언(AI Champion) 경진대회’에서 초대 AI 챔피언(1위)에 선정됐다고 6일 밝혔다.
이번 대회는 AI 기술의 혁신성, 사회적 파급력, 사업화 가능성을 종합 평가하는 국내 최대 규모의 AI 기술 경진대회로, 전국 630개 팀이 참가한 가운데 AutoPhone 팀이 최고 영예를 차지하며 연구개발비 30억 원을 지원받는다.
AutoPhone 팀이 개발한 ‘FluidGPT’는 사용자의 음성 명령을 이해해 스마트폰이 스스로 앱을 실행하고 클릭·입력·결제까지 완료하는 완전 자율형 AI 에이전트 기술이다.
예를 들어, 사용자가 “서울역에서 부산 가는 SRT 예매해줘” 또는 “택시 불러줘”라고 말하면, FluidGPT는 실제 앱을 열고 필요한 단계를 순차적으로 수행해 결과를 완성한다.
이 기술의 핵심은 ‘비침습형(API-Free)’ 구조다. 기존에는 택시 앱(API) 을 이용해 직접 호출 기능을 실행해서 앱 내부 시스템에 연결(API 통신) 해야 했다. 반면 이 기술은 기존 앱의 코드를 수정하거나 앱(API)을 연동하지 않고, AI가 화면(UI)을 직접 인식하고 조작함으로써 사람처럼 스마트폰을 다룰 수 있는 능력을 갖췄다.
이로써 FluidGPT는 “사람처럼 보고, 판단하고, 손을 대신 움직이는 AI”라는 새로운 패러다임을 제시하며, ‘AI폰 시대’를 여는 핵심 기술로 평가받고 있다.
FluidGPT는 기존의 단순 음성비서를 넘어, AI가 직접 화면을 보고 판단하여 행동하는 ‘Agentic AI’(행동형 인공지능) 개념을 구현했다. AI가 앱 버튼을 클릭하고 입력 필드를 채우며 데이터를 참조해 사용자의 목적을 스스로 달성하는 완전 행동형 시스템으로, 스마트폰 사용 방식의 혁신을 예고하고 있다.
전산학부 신인식 교수는 “AI가 이제 대화에서 행동으로 진화하고 있다. FluidGPT는 사용자의 말을 이해하고 실제 앱을 스스로 실행하는 기술로, ‘AI폰 시대’의 출발점이 될 것이다. AutoPhone 팀은 세계적 수준의 연구 역량을 갖추고 있으며, 앞으로 모두가 쉽게 사용할 수 있는 AI 서비스 확산에 기여하겠다”고 소감을 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 성과는 KAIST의 AI 융합 비전을 보여주는 대표적인 사례”라며 “AI 기술이 국민 생활 속으로 들어와 새로운 혁신의 변화를 이끌고 있다”고 말했다.
이어 “KAIST는 앞으로도 AI와 반도체 등 미래 핵심기술 연구를 선도해 국가 경쟁력에 힘을 보태겠다”고 덧붙였다.
2025.11.06
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환경 규제 강한 나라일수록 전기차 잘 나간다
우리 대학·국제 연구진이 전통적으로 기업이 환경 규제가 느슨한 국가로 생산 거점을 이전한다는 가설‘오염 피난처(pollution haven)’를 뒤집고 기업이 이제는 ‘녹색 피난처(green haven)’를 찾아간다는 새로운 전략을 제시하여 주목을 받고 있다.
우리 대학은 기술경영학부 이나래 교수 연구팀이 미국 조지타운대 헤더 베리(Heather Berry)·재스미나 쇼빈(Jasmina Chauvin) 교수, 텍사스대 랜스 청(Lance Cheng) 교수와의 국제 공동연구를 통해 ‘환경 규제가 엄격한 국가일수록 전기차 등 녹색 제품의 경쟁력이 높아진다’는 사실을 밝혀냈다고 17일 밝혔다.
‘녹색제품’은 환경을 덜 오염시키는 친환경 제품으로 전기를 적게 쓰는 에너지 효율 높은 가전제품, 오염을 줄이는 친환경 자동차(전기차, 하이브리드차) 등을 말한다.
오랫동안 다국적 기업이 환경 규제가 약한 나라에서 주로 생산과 수출을 집중한다는 설명이 주류였다. 그러나 최근에는 기후변화 대응과 ESG(환경, 사회, 지배구조) 경영이 강화되면서, 전 세계적으로 녹색 제품의 교역이 빠르게 확대되고 있다. 이에 따라 기존 이론만으로는 설명하기 어려운 새로운 패턴이 나타나고 있다.
공동연구팀은 2002년부터 2019년까지 92개 수입국, 70개 수출국, 약 5천여 개 제품에 대한 유엔(UN)이 운영하는 세계무역 데이터베이스인 ‘UN Comtrade’ 데이터를 분석해 교역 패턴을 정밀 검증했다.
그 결과, 환경 규제가 강화되면 전체 교역량은 줄어드는 전형적인 오염 피난처 효과가 나타났지만, 녹색 제품에 한해서는 오히려 교역이 증가하는 현상이 확인됐다. 즉, 환경 규제가 엄격할수록 녹색 제품의 수출과 조달이 활발해지는 것이다.
이는 단순히 생산비 절감을 위해 규제가 느슨한 지역으로 이동하는 것이 아니라, 친환경 제품의 생산과 거래 과정에서 투명성과 정당성을 확보하기 위해 규제가 강한 국가를 선호한다는 점을 보여준다.
이러한 효과는 특히 소비자와 직접 맞닿는 최종 소비재 분야, 즉 우리가 매일 쓰는 스마트폰, 의류, 음식, 화장품, 가전제품, 자동차 등에서 두드러졌으며, 환경운동이나 NGO 활동이 활발한 국가로 수출되는 제품일수록 그 경향이 더욱 강하게 나타났다.
이나래 교수는 “이번 연구는 글로벌 공급망이 더 이상 비용 효율성만으로 설명되지 않으며, 기업의 환경적 정당성이 전략적 선택을 좌우한다는 사실을 보여준다”며, “강력한 환경정책은 기업 활동을 제약하는 것이 아니라, 녹색 제품 경쟁력을 높이는 기반이 될 수 있다”고 강조했다.
이번 연구 결과는 국제경영 분야의 최상위 학술지인 저널 오브 인터내셔널 비즈니스 스터디스(Journal of International Business Studies, JIBS)에 9일 1일자 게재되었다.
※ 논문명: The global sourcing of green products. https://doi.org/10.1057/s41267-025-00801-2
한편, 이번 연구는 KAIST의 오픈 액세스(Open Access) 출판 지원을 통해 논문 전체를 누구나 무료로 열람할 수 있도록 하였으며, 이에 따라 연구 결과가 학계와 정책 현장에서 더욱 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.
2025.10.17
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AI와 뇌신호 빛 제어로 파킨슨병 조기진단·치료법 제시
모하마드 알리, 마이클 J. 폭스 등 세계적으로 잘 알려진 인물들이 파킨슨병으로 오랜 시간 투병해 왔다. 이 병은 떨림, 강직, 서동, 자세 불안정 등 복합적인 운동 증상이 나타나지만, 기존 검사법으로는 발병 초기 변화를 민감하게 포착하기 어렵고, 뇌 신호 조절을 겨냥한 약물 역시 임상에서 효과가 제한적이었다. 최근 한국 연구진이 AI와 광유전학을 융합한 기술을 통해 파킨슨병의 정밀 진단과 치료 평가 도구로 활용 가능성을 입증하고, 차세대 맞춤형 치료제 개발 전략을 제시하는 데 성공했다.
우리 대학 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 뇌인지과학과 김대수 교수(생명과학기술대학 학장) 연구팀, 기초과학연구원(IBS 원장 노도영) 이창준 단장(인지 및 사회성 연구단) 연구팀과 함께 인공지능(AI) 분석과 광유전학(optogenetics)을 결합해 파킨슨병 동물 모델에서 조기·정밀 진단과 치료 가능성을 동시에 입증하는 전임상 연구 성과를 거두었다고 22일 밝혔다.
연구팀은 두 단계의 중증도를 가진 파킨슨병 생쥐 모델(알파-시누클레인 단백질 이상으로 파킨슨병을 유발한 실험용 수컷 생쥐로, 사람의 파킨슨병을 모사하여 진단·치료 연구에 활용되는 표준 모델)을 구축하고, 뇌인지과학과 김대수 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해 인공지능 기반 3D 자세 추정 기술을 행동 분석에 도입했다.
연구팀은 파킨슨병 생쥐의 걸음걸이, 손발 움직임, 떨림 같은 340여 가지 행동 신호를 인공지능으로 분석해 하나의 점수(파킨슨 행동지수)로 만들었습니다. 이 지수를 통해 파킨슨병을 발병 초기부터 기존 검사보다 더 정확하게 구분할 수 있음을 확인했습니다.
분석 결과, 파킨슨 행동지수는 질환 유도 2주 시점부터 대조군 대비 유의한 차이를 보였으며, 기존 운동능력 검사보다 더 민감하게 질환 정도를 판별했다. 예를 들어 보폭 변화, 손발 움직임 비대칭, 흉부 떨림 같은 행동이 파킨슨병 진단의 핵심 요인임을 밝혔다. 따라서 상위 20개 행동 표지에는 손·발 비대칭, 보폭·자세 변화, 흉부 고빈도 성분 증가 등이 포함됐다.
이러한 행동 지표가 단순히 운동 기능 저하를 나타 내는 것인지, 파킨슨병에만 나타나는 특이한 변화인지 확인하기 위해, 연구팀은 IBS 이창준 단장팀과 함께 루게릭병 생쥐 모델에도 같은 분석을 적용했다. 파킨슨병과 루게릭병(ALS) 모두 운동 기능에 문제가 생기는 질환이기에 단순히 운동이 나빠진 것 때문이라면 두 질환 모두에서 높은 파킨슨 행동지수가 나와야 한다.
분석 결과, 루게릭병(ALS) 동물 모델은 운동 기능이 떨어졌음에도 파킨슨병에서 보였던 높은 파킨슨 행동지수는 나타나지 않았다. 오히려 낮은 수준을 유지했으며, 행동 변화 양상도 파킨슨병과는 확연히 달랐다. 이는 이번에 개발한 파킨슨 행동지수가 단순한 운동 장애가 아니라 파킨슨병에만 나타나는 특징적인 변화와 직접적으로 관련됨을 보여준다.
연구팀은 파킨슨병 치료를 위해서 뇌 신경 세포기능을 빛으로 정밀하게 조절하는 광유전학 기술 ‘옵토렛(optoRET)’을 활용했다.
그 결과, 파킨슨병 동물 모델에서 걷기와 팔다리 움직임이 더 매끄러워지고 떨림 증상이 줄어드는 효과가 확인됐다. 특히 하루 걸러 한 번 빛을 쏘는 방식(격일 주기)이 가장 효과적이었으며, 뇌 속 도파민 신경세포도 보호되는 경향을 보였다.
허원도 석좌교수는 “이번 연구는 인공지능 기반 행동 분석과 광유전학을 결합해 파킨슨병의 조기진단–치료평가–기전검증을 하나로 잇는 전임상 프레임을 세계 최초로 구현했다”라며, “향후 환자 맞춤형 치료제와 정밀의료로 이어질 중요한 토대를 마련했다”고 밝혔다.
우리 대학 생명과학연구소 현보배 박사후연구원이 제 1저자인 이번 연구 결과는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 온라인판에 8월 21일에 게재됐다. 또한, 현 박사는 보건산업진흥원의 ‘글로벌 의사과학자 양성사업’ 지원으로 하버드 의과대학 맥린병원에서 이번 성과를 기반으로 한 파킨슨병 세포 치료제 고도화 연구를 이어가고 있다.
※논문명: Integrating artificial intelligence and optogenetics for Parkinson's disease diagnosis and therapeutics in male mice
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-63025-w
한편, 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점사업, 과학기술정보통신부·한국연구재단, IBS 인지 및 사회성 연구단, 보건복지부·한국보건산업진흥원 지원으로 수행됐다.
2025.09.22
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공과대학, NI와 상호 업무 협력을 위한 MOU체결
우리 대학 공과대학은 2025년 9월 16일 대전 문지캠퍼스에서 소프트웨어 기반의 계측 및 테스트 솔루션을 제공하는 National Instruments (이하, NI) 와 함께 상호 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다.
NI는 미국 텍사스주 오스틴에 본사를 둔 글로벌 계측 기업으로, 소프트웨어 (LabVIEW) 중심의 유연한 통합과 모듈형 하드웨어 기반의 확장성, 그리고 전 세계 엔지니어와 과학자들로부터 검증된 신뢰성을 바탕으로 다양한 산업 및 연구 분야의 혁신을 지원하고 있다.
협약식은 문지캠퍼스 슈펙스홀에서 열렸으며, 국내외 전문가 및 연구진 100여 명이 참석한 가운데 진행됐다. 행사에서는 환영사 및 SW 기증식(소프트웨어 600카피, 27억 상당)에 이어 오전에는 ▲고속공기역학 분야 측정·계측 사례(박기수 교수, 항공우주공학과), ▲6G 저궤도 위성통신 핵심기술(최지환교수, 항공우주공학과) ,오후에는 ▲전산유도제어를 활용한 재사용 발사체 착륙 유도 기술 소개(이창훈교수, 항공우주공학과) 발표 등이 이어졌다. 또한, NI본사 및 국내 전문 엔지니어들이 참여하여 다양한 데모와 함께 기술 상담도 진행되었다.
KAIST 항공우주공학과 이정률 학과장은 환영사를 통해 항공우주와 국방분야에서 NI의 확대된 역할과 위상을 소개하며 "NI와 KAIST 공과대학 뿐만아니라 오늘 참석하신 다양한 기관에도 NI가 SW 기증을 통해 교육 및 연구에서 지속적 협업을 할 수 있으면 좋겠다"는 기대를 말했다.
NI 한국지사를 총괄하는 정구환 상무 또한 ”오늘 행사는 국내외 산·학·연 전문가들이 모여 기술 교류와 협력 방안을 논의하는 뜻깊은 자리로써, 항공우주·국방·통신을 포함한 다양한 분야에서 협력과 발전에 기여할 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”고 소감을 전했다.
이번 행사를 계기로 KAIST와 NI는 양 기관의 산학협력, 공동연구개발 및 전문인력 양성 등을 통해 긴밀한 협력관계를 구축해 나갈 예정이다.
2025.09.18
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수소전기차 연료전지 촉매 성능 저하 비밀 풀었다
수소전기차의 핵심인 연료전지 작동 중 촉매의 ‘열화 과정(어떻게 망가지고 성능이 떨어지는지)’을 우리 연구진이 국제연구진과 함께 세계 최초로 원자 단위에서 3차원으로 직접 추적하는 데 성공했다. 이번 성과는 고성능·고내구성 연료전지 개발을 앞당겨 미래 친환경 교통수단과 에너지 전환에 크게 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학 물리학과 양용수 교수와 신소재공학과 조은애 교수 공동연구팀이 미국 스탠퍼드대학교, 로런스 버클리 국립연구소와의 국제 공동연구를 통해 연료전지 촉매 내부의 원자 하나하나가 수천 번의 작동 사이클 동안 어떻게 움직이고, 어떤 방식으로 성능이 저하되는지를 3차원으로 직접 추적하는 데 성공했다고 14일 밝혔다.
수소연료전지는 탄소배출이 없는 차세대 친환경 에너지 기술로 주목받고 있다. 그러나 촉매로 사용되는 백금(Pt) 기반 합금은 주행 과정에서 성능이 점차 저하되는 ‘열화 현상’이 발생해 상용화의 걸림돌이 되어 왔다. 열화의 근본 원인을 규명하지 못하면 연료전지 교체 주기가 짧아지고 수소차 가격 인하에도 한계가 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해, 원자 하나하나의 3차원 움직임을 직접 볼 수 있는 인공신경망 기반 원자 전자 단층촬영 기법을 개발했다.
병원에서 사용하는 CT 단층촬영법이 여러 각도에서 X선 영상을 찍어 인체 내부를 3차원으로 보여주는 것과 마찬가지로, 연구팀은 전자현미경을 이용해 다양한 각도에서 고해상도 이미지를 촬영하고, 이를 인공지능 신경망과 결합해 나노 촉매 내부 원자들의 3차원 위치를 정밀하게 재구성했다.
그 결과, 수천 개에 달하는 원자들이 연료전지 작동 과정에서 어떻게 이동하고 변형되는지를 마치 눈으로 들여다보듯 생생하게 관찰할 수 있게 됐다.
연구팀은 백금-니켈(이하 PtNi) 합금 나노입자에 대해 수천 번의 전기화학적 작동을 가한 후, 각 단계에서 촉매 입자의 3차원 원자구조를 분석했다. 그 결과, 일반적인 PtNi 입자에서는 시간이 지남에 따라 입자 형태가 변형되고, 니켈이 빠져나가고, 제 기능을 점차 잃어버리는 현상이 나타났다.
반면 갈륨 원소를 조금 섞어준 촉매 입자에서는 이러한 변화가 거의 없어서 처음부터 성능도 더 뛰어나고, 오래 사용해도 성능을 잘 유지함을 입증했다. 이를 통해 연구팀은 촉매 안에 원자들이 시간이 지나면서 어떻게 변하는지 그리고 그 변화가 성능 저하와 어떤 관계가 있는지를 정량 데이터로 명확하게 규명했다.
양용수 교수는 “이번 연구는 실제 연료전지 촉매의 3차원 열화 과정을 원자 단위에서 정량적으로 추적한 세계 최초 사례로, 실험적으로 관측하기 어려웠던 실제 촉매 표면과 내부의 3차원 원자 구조 변화를 직접 측정했다는 점에서 이론 모델이나 시뮬레이션에 의존했던 기존 연구들과 차별점을 가진다”라고 강조했다.
이어 “고성능·고내구성 연료전지 촉매 설계의 핵심 기반이 될 것이며 또한 AI 기반 정밀 원자구조 분석 기술은 배터리 전극, 메모리 소자 등 다양한 나노소재 연구에도 폭넓게 활용될 것”이라고 전망했다.
이번 연구에는 물리학과 정채화 박사, 이주혁 박사, 조혜성 박사, 신소재공학과 이광호 연구원이 공동 제1저자로 참여했고, 연구 결과는 세계적 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 8월 28일자에 게재됐다.
※ 논문제목: Atomic-scale 3D structural dynamics and functional degradation of Pt alloy nanocatalysts during the oxygen reduction reaction
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-63448-5
한편, 이번 연구는 한국연구재단 개인기초연구지원사업 및 KAIST 특이점교수사업의 지원을 받았다.
2025.09.15
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