KAIST

코로나19 팬데믹 이후 mRNA 백신은 차세대 의약 기술로 주목받고 있다. mRNA 의약품은 세포가 특정 단백질을 만들도록 유전 정보를 전달해 치료 효과를 내는 방식이지만, 고령층이나 비만 환자에서는 효능이 떨어질 수 있다는 한계가 제기돼 왔다. 한국 연구진이 이러한 문제를 해결하기 위해 치료 단백질 생성 효율을 높이는 mRNA 핵심 구간을 새롭게 설계해, 노화·비만 환경에서도 효과가 유지되는 차세대 mRNA 플랫폼을 개발했다. 우리 대학은 바이오및뇌공학과 이영석 교수와 가톨릭대학교(총장 최준규) 남재환 교수 공동연구팀이 mRNA의 핵심 조절 영역인 ‘5′ 비번역 영역(5′ untranslated region, 5′UTR)*’ 서열을 정밀 설계한 새로운 mRNA 플랫폼을 개발했다고 10일 밝혔다. *5′ 비번역 영역(5′UTR): mRNA에서 단백질 생산을 시작하고 효율을 조절하는 구간으로, 이 부분의 설계에 따라 단백질이 만들어지는 양과 속도가 달라질 수 있음 연구팀은 방대한 생물정보학 데이터를 분석해 다양한 세포 환경에서도 단백질이 더 효율적으로 만들어지도록 하는 5′UTR 서열을 찾아냈다. 이를 적용한 결과, 노화·비만 전임상 모델에서도 단백질 생성과 면역 반응이 크게 향상되는 것을 확인했다. mRNA는 긴 단일 가닥 RNA 분자로, 우리 몸에 필요한 단백질을 만드는 생산 설계도이다. mRNA는 단백질 생산을 시작하고 속도를 조절하는 5′UTR, 특정 단백질 정보를 담고 있는 단백질 암호화 영역(coding sequence, CDS), mRNA가 세포 안에서 안정적으로 유지되도록 돕는 3′ 비번역 영역(3′UTR), 그리고 안정성을 높여 단백질 생산을 돕는 poly(A) 꼬리 등으로 구성된다. 이 가운데 5′UTR과 3′UTR은 단백질의 종류를 결정하는 부분은 아니지만, 단백질이 얼마나 효율적으로 만들어지는지를 조절하는 중요한 구간이다. 이러한 특징 때문에 이 두 영역들은 백신이나 치료제 등 다양한 mRNA 의약품의 성능을 높이기 위한 핵심 바이오공학 플랫폼 기술로 주목받고 있다. 연구팀은 여러 조직과 세포 환경에서 단백질 생산 능력이 뛰어난 5′UTR 서열을 찾기 위해 대규모 바이오 데이터를 통합 분석했다. 이 과정에서 유전자 활성도를 분석하는 대규모 조직 전사체 분석(RNA-seq), 개별 세포 수준의 유전자 발현을 확인하는 단일세포 전사체 분석(scRNA-seq), 실제 단백질 생성 효율을 측정하는 리보솜 프로파일링(Ribo-seq) 등 다양한 분석 기법을 활용했다. 연구진은 노화나 비만 상태에서는 세포가 스트레스를 많이 받아(산화 스트레스) 단백질을 만드는 능력이 떨어질 수 있다는 점에 주목했다. 이에 새롭게 설계한 mRNA 치료제를 노화·비만 전임상 모델에 적용한 결과, 세포에서 만들어지는 단백질의 생산력과 면역 반응이 기존보다 크게 향상되는 것을 확인했다. 이번 연구는 mRNA 백신뿐만 아니라, 유전자 치료제, 면역 치료제 등 다양한 바이오의약 기술 개발에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. KAIST 바이오및뇌공학과 이영석 교수는 “이번 연구는 방대한 생물 데이터를 분석해 mRNA가 단백질을 더 잘 만들도록 하는 설계 방법을 찾아낸 것”이라며 “이 기술은 특히 고령층이나 비만 환자처럼 의약품 효과가 떨어질 수 있는 환경에서도 mRNA 백신과 치료제가 잘 작동하도록 하는 데 중요한 기반이 될 것”이라고 밝혔다. 가톨릭대학교 윤수빈 박사와 KAIST 조형곤 박사과정생이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 유전자·세포 치료 분야의 세계적 학술지 ‘몰레큘러 테라피(Molecular Therapy, IF=12.0)’에 1월 2일 온라인 게재됐다. (논문명: Designing 5′UTR sequences improves the capacity of mRNA therapeutics in preclinical models of aging and obesity, DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymthe.2025.12.060 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 우수신진연구 및 바이오의료개발사업, 식품의약품안전처 감염병 대응 혁신기술 지원연구, 한국보건산업진흥원 감염병 예방 치료 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.

마약 중독은 약물을 끊은 뒤 오랜 시간이 지나도 사소한 자극에 다시 갈망이 되살아나 재발 위험이 매우 높다. 그동안 이러한 현상은 충동을 조절하는 전전두엽 피질(PFC)의 기능 저하 때문으로 여겨졌다. 하지만 최근 국내외 공동 연구진은 중독 재발의 원인이 단순한 뇌 기능 저하가 아니라 특정 신경세포 회로의 불균형이라는 사실을 밝혀냈다. 우리 대학은 뇌인지과학과 백세범 석좌교수와 미국 캘리포니아 주립 샌디에이고 대학(UCSD) 임병국 교수 연구팀이 전전두엽 내 특정 억제성 신경세포가 코카인 중독 행동을 조절하는 핵심 원리를 규명했다고 9일 밝혔다. 특히 연구팀은 뇌에서 다른 신경세포의 활동을 억제해 신경 신호의 균형을 조절하는 파발부민 양성(Parvalbumin-positive, PV) 억제성 신경세포에 주목했다. 이 세포는 뇌의 흥분 신호를 조절하는 일종의 ‘브레이크 게이트(brake gate)’ 역할을 하며, 금단 이후 나타나는 마약 탐색 행동을 결정짓는 중요한 요소임을 확인했다. 우리 뇌의 전전두엽 피질(PFC)은 흥분 신호와 억제 신호가 균형을 이뤄야 충동을 억제하는 ‘브레이크’ 기능을 수행할 수 있다. 연구팀은 만성 약물 노출이 이러한 균형을 어떻게 무너뜨리는지 확인하기 위해 쥐를 대상으로 코카인 투여 실험을 진행했다. 이 과정에서 전전두엽 내 억제성 신경세포들이 언제 활성화되고 하위 뇌 영역으로 어떻게 신호를 보내는지 추적했다. 실험 결과, 전전두엽 피질 내 억제성 신경세포의 약 60~70%를 차지하는 파발부민(Parvalbumin, PV) 세포는 쥐가 코카인을 찾으려 할 때 활발하게 작동했다. 하지만 더 이상 약물을 찾지 않도록 훈련하는 ‘소거 훈련(extinction training)’을 진행하자 이 세포의 활동은 눈에 띄게 줄어들었다. 이는 PV 세포의 활동 양상이 중독에 의해 고정되는 것이 아니라 소거 과정을 통해 다시 조절될 수 있음을 보여준다. 연구팀은 신경 활동을 인위적으로 조절해 PV 세포의 활동을 억제하자 쥐의 코카인 탐색 행동이 크게 감소하는 것을 확인했다. 반대로 이 세포를 활성화하면 소거 과정 이후에도 약물을 다시 찾는 행동이 지속됐다. 이러한 효과는 설탕물과 같은 일반적인 보상에는 나타나지 않았으며, 마약 중독 행동에서만 특이적으로 관찰됐다. 이는 같은 억제성 신경세포인 소마토스타틴(SOM) 세포에서는 나타나지 않는 현상으로, 파발부민(PV) 세포가 마약 중독 행동을 선택적으로 조절한다는 점을 보여준다. 연구팀은 이러한 PV 세포의 조절 작용이 어떤 뇌 회로를 통해 이루어지는지도 확인했다. 전전두엽에서 시작된 신호는 보상과 관련된 핵심 뇌 영역인 복측피개영역(Ventral Tegmental Area, VTA)의 보상회로로 전달되며, 이 경로가 마약을 다시 찾을지 말지를 결정하는 중독 행동 조절의 핵심 통로로 나타났다. 이때 PV 신경세포는 이 신호의 흐름을 조절해 도파민(Dopamine) 신호에 영향을 주며, 중독 행동을 유지할지 억제할지를 결정하는 ‘조절 스위치’ 역할을 한다. 즉, 중독 재발은 전전두엽 전체의 기능 저하 때문이 아니라 특정 신경세포인 파발부민(PV) 신경세포가 전전두엽과 보상 회로를 잇는 신경 경로의 조절여부에 따라 결정되는 현상이라는 것을 밝혀낸 것이다. 백세범 석좌교수는 “이번 연구는 약물 중독이 특정 신경세포와 하위 신경 회로의 조절 균형이 붕괴되면서 나타나는 회로 수준의 문제임을 보여준다”며 “파발부민(PV) 세포가 중독 행동의 ‘게이트’ 역할을 한다는 발견은 향후 정밀 표적 치료 전략 개발에 중요한 단서가 될 것”이라고 밝혔다. 이번 연구는 UCSD 정민주 박사가 1저자로, UCSD 임병국 교수와 KAIST 백세범 석좌교수가 공동 교신저자로 연구를 주도하였으며, 신경과학 분야 최고 권위의 학술지인 뉴런(Neuron) 에 2월 26일 온라인 게재되었다. ※ 논문명: Distinct Interneuronal Dynamics Selectively Gate Target-Specific Cortical Projections in Drug Seeking, DOI: 10.1016/j.neuron.2026.01.002) 한편 이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업의 지원을 받아 수행됐다.

우리 몸의 단백질은 스위치처럼 작동한다. 약물이 단백질에 결합하면 결합 부위 구조가 변하고, 그 변화가 단백질 전체로 전달돼 기능이 켜지거나 꺼진다. 구글 딥마인드의 알파폴드3는 약물-단백질 결합 여부와 결합 부위의 3차원 구조를 예측하는 데 성공했지만, 약물이 결합한 뒤 단백질 내부에서 어떻게 신호를 전달하고 단백질 전체 구조를 바꿔서 실제로 단백질의 기능을 활성화하거나 억제하는지까지는 예측하지 못했다. 우리 대학 연구진이 약물이 ‘붙는지’가 아니라 ‘실제로 작동하는지’까지 예측하는 AI를 개발했다. 우리 대학은 바이오및뇌공학과 이관수 교수 연구팀이 대표적인 신약 표적인 G-단백질 결합 수용체(GPCR)에 대해, 후보 물질이 단순히 결합하는지를 넘어 실제로 단백질을 활성화하는지까지 예측하는 인공지능 모델 ‘GPCRact(지피씨알액트)’를 개발했다고 8일 밝혔다. GPCR(G-Protein Coupled Receptor)은 세포 표면에 있는‘신호 수신기’역할을 한다. 호르몬이나 신경전달물질, 약물이 세포 밖에서 신호를 보내면 이를 받아 세포 안으로 전달하는 문(게이트) 역할을 한다. 인체에는 약 800여 종의 GPCR이 존재하며, 현재 시판 약물의 약 30~40%가 이를 표적으로 한다. 심장 박동, 혈압 조절, 통증 감지, 면역 반응, 감정 조절 등 다양한 생리 기능에 관여하는 핵심 단백질이다. 하지만 약물이 GPCR에 결합했다고 해서 항상 원하는 기능이 작동하는 것은 아니다. 결합 이후 단백질 내부에서 일어나는 구조 변화와 신호 전달 과정이 실제 작용 여부를 결정한다. 이를 ‘알로스테릭 신호 전파’라고 한다. 연구팀은 약물 작용 과정을 ① 약물-표적 결합 단계 ② 단백질 내부 신호 전파 단계로 나누어 AI가 단계적으로 학습하도록 설계했다. 단백질의 3차원 구조를 원자 수준 그래프로 표현하고, 중요한 신호 전파 경로를 학습할 수 있도록‘어텐션 메커니즘’을 적용했다. 이를 통해 AI가 약물 결합 신호와 함께 단백질 내부 신호 전파 경로를 파악하여 단백질의 활성을 예측하도록 했다. 그 결과, 기존 모델이 어려워했던 복잡한 구조의 단백질에서도 약물 활성 예측 성능을 크게 향상시켰다. 이번 모델은 단순히 ‘활성’ 또는 ‘비활성’결과만 제시하지 않는다. 예측의 근거가 되는 단백질 내부 핵심 신호 경로를 제시해, 이른바 ‘블랙박스 AI’의 한계를 극복했다. 이는 연구자가 결과를 해석하고 검증할 수 있게 해 신약 개발의 신뢰성과 효율성을 동시에 높일 수 있는 중요한 진전이다. 앞으로 GPCR을 표적으로 하는 다양한 질병에서, 약물의 결합 여부뿐 아니라 실제 활성 여부까지 예측하는 정밀 신약 개발 AI 플랫폼으로 활용될 전망이다. 이관수 교수는 “알로스테릭 구조 변화는 약물이 단백질의 한 부분에 결합했을 때 그 영향이 내부로 전달돼 다른 부위의 기능까지 바뀌는 현상”이라며 “이 작동 원리를 딥러닝에 반영한 것이 이번 연구의 핵심”이라고 밝혔다. 이어 “앞으로 다양한 단백질로 확장하고, 세포와 인체 반응까지 예측하는 기술로 발전시키겠다”고 말했다. 손효진 박사과정생이 제1 저자로 참여한 이번 논문은 생물정보학 분야 최고 권위의 국제 학술지인 `브리핑스 인 바이오인포매틱스(Briefings in Bioinformatics, JCR 상위 2.2%)'에 1월 15일자 게재됐다. ※ 논문명 : GPCRact: a hierarchical framework for predicting ligand-induced GPCR activity via allosteric communication modeling, DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbaf719 ※ 저자 정보 : 손효진 (KAIST, 제1 저자), 이관수 (KAIST, 교신저자) 이 연구는 개인기초연구(과학기술정보통신부, 한국연구재단, RS-2025-24533057)의 지원으로 수행됐다.

우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀이 세계적인 컴퓨터 비전 학술대회인 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026(CVPR 2026)에서 주저자로 총 10편의 논문을 채택시키며, 연구팀의 압도적인 학술적 역량을 다시금 증명했다. CVPR은 인공지능과 시각 지능 분야에서 가장 큰 영향력을 가진 국제 학술 대회로, 1983년 시작된 이래 매년 엄격한 심사를 거쳐 우수 논문을 선정한다. 올해 CVPR 2026에는 전 세계에서 총 16,092편의 논문이 제출되었으며, 그중 4,090편이 채택되어 약 25.42%의 낮은 채택률을 기록하였다. 단일 연구실에서 주저자/교신저자로 10편의 논문이 동시에 채택되는 것은 국제적으로 매우 독보적인 성과로 평가받는다. 윤국진 교수 연구팀은 인간 수준의 시각 지능 구현을 목표로 폭넓은 연구를 수행하고 있다. 이번에 채택된 논문들은 이벤트 카메라 기반 기술, 자율주행 인지 기술, 그리고 AI 효율화 및 적응 기술 등 컴퓨터 비전 분야의 최첨단 주제들을 다루고 있다. 연구팀은 이미 지난해 ICCV 2025에서도 주저자/교신저자로 12편의 논문을 발표하여 독보적인 연구 역량을 인정받은 바 있다. 이번 CVPR 2026의 성과는 연구팀이 글로벌 컴퓨터 비전 연구를 선도하는 핵심 거점임을 다시 한번 확고히 하는 계기가 되었다. 연구팀은 앞으로도 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 도전적인 연구를 통해 미래 AI 기술 발전에 기여할 계획이다. 한편, 이번 CVPR 2026은 오는 6월 3일부터 7일까지 미국 콜로라도주 덴버에서 개최될 예정이다.

“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.

우리 대학 전기및전자공학과 석사과정 이동원, 김경준, 양자대학원 석박통합과정 한재훈 학생으로 구성된 ‘양자조림팀’이 양자 컴퓨팅 전문 기업 노르마(NORMA)가 주최·주관한 ‘2026 제2회 글로벌 퀀텀 AI 경진대회’에서 대상의 영예를 안았다. 이번 대회는 양자 클라우드 서비스 활용 경험을 확대하고 차세대 양자 인공지능 인재를 발굴하기 위해 마련된 글로벌 규모의 경진대회다. 대회는 지난해 12월 17일 고려대학교 하나스퀘어에서 열린 예선 개회식을 시작으로 약 70여 일간 진행됐으며, 지난달 27일 노르마 본사에서 열린 시상식을 통해 최종 수상팀이 발표됐다. 이번 경진대회에는 전 세계 대학생, 개발자, 연구자 등 양자 기술 분야 인재들이 참가해 높은 관심을 보였다. 예선에는 총 137개 팀이 참가했으며, 이 가운데 상위 10개 팀이 본선에 진출해 약 13.7대 1의 경쟁률을 기록했다. 본선에서는 QCBM(Quantum Circuit Born Machine) 모형을 활용한 생성형 문제 4개가 출제됐다. 참가자들은 양자 머신러닝의 한계를 보완하기 위해 고전적 기법을 결합한 양자·고전 하이브리드 생성형 AI 모델을 설계하고 성능을 검증하는 과제를 수행했다. 특히 마지막 문제에서는 글로벌 양자 컴퓨팅 기업 리게티 컴퓨팅(Rigetti Computing)의 실제 양자 처리 장치(QPU)를 활용해 제안한 방법을 검증하는 기회도 제공됐다. 평가자와 참가자가 서로 공개되지 않는 더블 블라인드 방식으로 심사가 이뤄져 공정성과 신뢰성을 높였다. 대상을 수상한 KAIST 양자조림팀은 “이번 대회를 통해 양자 AI 분야의 연구 가능성을 더욱 깊이 탐구할 수 있었다”며 “앞으로도 지속적인 연구와 도전을 통해 양자 기술 발전에 기여하고 싶다”고 수상 소감을 밝혔다.

우리 대학은 케냐 정부가 주최하고 세계은행(World Bank Group), 아프리카연합(African Union), KAIST 과학기술과 글로벌발전연구센터(KAIST Global Center for Development and Strategy, G-CODEs)가 공동 주관한 ‘아프리카 청년 일자리 정책 지식교류 플랫폼(Jobs for Youth in Africa Knowledge Exchange)’가 3월 3일부터 5일까지(현지 시각) 케냐 나이로비에서 개최됐다고 6일 밝혔다. 이번 행사는 아프리카 청년 고용 문제 해결을 위한 고위급 정책 실행 플랫폼으로, 아프리카 20여 개국 정부 관계자와 국제기구, 민간 부문, 학계, 개발협력 파트너 등 약 200명이 참석했다. KAIST는 디지털·인공지능(AI) 기반 고용 시스템 혁신 모델을 제시하며 기술과 정책을 연결하는 글로벌 협력의 핵심 파트너로 참여했다. 아프리카는 2050년까지 청년 인구가 두 배로 증가할 것으로 전망되는 가운데, 높은 실업률과 비공식 고용 문제에 직면해 있다. 이번 행사는 2025년 르완다 키갈리에서 출범한 ‘아프리카 청년 일자리 실천공동체(Jobs for Youth in Africa Community of Practice, CoP)’의 두 번째 대면 회의로, 회원국 간 정책 경험을 공유하고 확산 가능한 실행 모델을 구체화하는 데 목적을 두었다. 살림 음부리아 (Salim Mvurya) 케냐 청소년·창조경제·스포츠부 장관은 개회식에 참석해 청년 일자리 창출을 국가 및 대륙 차원의 핵심 과제로 강조했다. 행사는 △ 근거 기반 청년 고용 전략 △ 디지털·AI 기반 고용 시스템 혁신 △ 선행학습 인정(RPL)을 통한 노동시장 성과 개선 △ 기업 환경 개혁 및 가치사슬 연계 강화 등을 주제로 진행됐다. 특히 KAIST 박경렬 교수는 ‘디지털·AI 기반 고용 시스템 혁신’ 세션에서 한국의 디지털 전환 경험과 인공지능 활용 사례를 공유하며 데이터 기반 정책 설계와 기술 기반 고용 플랫폼 발전 방향을 제시했다. 또한 KAIST 박가영 교수는 ‘글로벌 카페 세션’을 통해 국가 간 확산 가능한 청년 고용 프로젝트 사례를 연결하고 상호 학습을 촉진했다. 행사 참가자들은 케냐 정부와 세계은행이 추진 중인 ‘국가 청년 역량강화 기회 확대 사업 (National Youth Opportunities Towards Advancement, NYOTA)’프로젝트 현장을 방문해 직업훈련, 일자리 매칭, 창업 지원을 통합한 청년 고용 모델을 직접 확인했다. 이는 정책 설계와 실행 과정을 공유하는 실천적 학습의 장으로 운영됐다. 우리 대학은 지난해부터 한–세계은행 협력기금을 통해 동아프리카 청년 고용을 위한 디지털 혁신 사업에 참여해 왔으며, 이번 행사를 통해 기술 기반 정책 혁신을 선도하는 글로벌 협력 허브로서의 위상을 재확인했다. 박경렬 교수는 “청년 고용 문제는 디지털 전환, 산업 전략, 교육 개혁이 결합된 구조적 과제”라며 “KAIST는 데이터와 기술을 기반으로 실행 가능한 정책 모델을 제시하고 국제 협력을 강화해 나가겠다”고 밝혔다. 이번 지식 교환 플랫폼(Knowledge Exchange)은 아프리카 청년 고용 의제를 국제 협력의 핵심 아젠다로 재확인하고, 정책 실행 역량 강화를 위한 협력 기반을 공고히 한 자리로 평가된다. 내년 초에는 KAIST를 모델로 한 나이로비 콘자시 소재 케냐과학기술원 캠퍼스에서 후속 워크숍이 개최될 예정이다.

우리 대학이 단순히 작품을 ‘보는’ 전시를 넘어, 관람객이 직접 공간을 거닐며 ‘느슨한 시간’을 경험하는 자리로 초대한다. ‘느슨한 시간’은 직선적으로 흘러가는 일상의 시간에서 벗어나, 공간을 거닐며 감각과 사유가 천천히 교차하는 또 다른 시간의 결을 의미한다. 우리 대학은 그래픽 디자이너 김영나 작가의 설치 미술 작품 기획전 ‘느슨한 시간(Oblique Time)’을 대전 본원 KAIST 미술관에서 3일 개최한다고 밝혔다. 이번 전시는 새롭게 공개되는 미술관 옥상 공간에서 펼쳐진다. 옥상에 설치된 세 점의 작품은 바람과 빛, 시선과 움직임을 매개로 공간의 감각을 새롭게 일깨운다. 옥상에 들어서면 높이 솟은 기둥들이 관람객을 맞이하고, 기둥 사이를 천천히 걸을수록 바람이 스치고 지나간 흔적이 몸으로 읽힌다. 계단을 오르내리면 같은 공간도 전혀 다른 장면으로 펼쳐지고, 바닥에 놓인 원형 거울은 하늘과 구름, 그리고 그 앞에 선 자신을 동시에 비춘다. 관람객은 작품을 감상하는 존재에서 어느새 작품 속 풍경의 일부로 스며든다. 공간은 더 이상 고정된 구조물이 아니라, 유동하는 시간의 장(場)으로 변모한다. 세 작품 모두 관람객의 참여와 이동을 전제로 한 체험형 설치다. 작가는 고정된 시점이 아닌 ‘흔들리는 시선’을 통해 우리가 당연하게 여겨온 공간과 시간의 감각을 비틀어 놓는다. 설명보다 경험을, 정답보다 사유를 남기는 전시다. 김영나 작가는 KAIST 산업디자인학과를 졸업한 뒤 홍익대학교와 네덜란드 아른험 미술대학에서 수학한 그래픽 디자이너이자 시각 예술가다. 디자인을 기반으로 미술의 영역을 넘나들며 독자적인 작업 세계를 구축해 왔다. 사물과 이미지, 텍스트에 얽힌 기억과 맥락을 추출해 재구성함으로써 관람자가 스스로를 되돌아보고 각자의 자화상을 떠올리도록 유도한다. 한국디자인진흥원 ‘차세대 디자인 리더’, 두산 연강예술상, 문화체육관광부 ‘오늘의 젊은 예술가상’을 수상했으며, 현재 국제갤러리 소속으로 독일 베를린에서 프로젝트 스페이스 ‘LOOM(룸)’을 운영하고 있다. 김 작가는 “KAIST 캠퍼스 안에 미술관이 조성된 점이 매우 의미 있게 다가왔다”며 “새롭게 공개되는 옥상 공간의 첫 전시에 참여하게 되어 뜻깊다. 이번 전시가 재학생들에게 예술을 경험하며 스스로를 돌아볼 수 있는 계기가 되길 바란다”고 전했다. 2024년 12월 개관한 KAIST 미술관은 그동안 1~2층 3개 전시실을 운영해왔으며, 최근 3층 내부 공사를 마무리해 총 7개(실내 5, 실외 2)의 전시실을 갖춘 규모 있는 미술관으로 거듭났다. 이번 전시는 개관 이후 처음 공개되는 옥상 공간(제6~7전시실)에서 열리는 첫 전시로, 미술관의 공간적 확장을 상징하는 자리다. 실내에서 실외로, 고정된 전시실에서 열린 하늘 아래로 확장된 이번 무대는 미술관이 지향하는 새로운 실험의 출발점이기도 하다. 석현정 미술관장(산업디자인학과장)은 “학과 후배이기도 한 김영나 작가를 KAIST에 소개하게 되어 매우 기쁘다”며 “디자인 언어를 바탕으로 한 독창적인 작품 세계가 미술관 전시를 한층 다채롭게 확장시킬 것”이라고 밝혔다. 이광형 총장은 “KAIST 졸업생이 세계적으로 활동하는 예술인으로 성장해 모교로 돌아온 것이 자랑스럽다”며 “이번 전시를 계기로 KAIST 미술관과 작가 모두가 한 단계 더 도약하는 계기가 되길 기대한다”고 말했다. 우리 대학은 故 정문술 회장의 미술관 건립 기금 및 작품 기증을 시작으로 사회 각계 인사와 예술가 및 유가족 등으로부터 꾸준히 작품을 기증받아왔다. 이번 김영나 작가의 설치 작품 또한 전시 종료 후 KAIST 미술관에 귀속되어 캠퍼스의 예술적 자산으로 남게 된다. 전시 ‘느슨한 시간(Oblique Time)’은 3일 오후 3시 개막해 8월 28일까지 일반에 무료로 공개된다. 관람 시간은 평일 오전 10시부터 오후 5시까지다.

우리 대학은 이상엽 특훈교수(연구부총장)가 한국합성생물학발전협의회(이하 발전협의회, Korea Synthetic Biology Association)의 초대 회장으로 선임됐다고 27일 밝혔다. 이번 선임은 발전협의회가 23일 개최한 2026년 제5회 정기총회에서 최종 인준됐다. 발전협의회는 합성생물학 분야의 정책·산업·연구 협력을 촉진하기 위해 설립된 전문 협의체로, 산·학·연·관을 아우르는 네트워크를 기반으로 국가 전략기술로서의 합성생물학 생태계 조성과 산업 경쟁력 강화를 지원하고 있다. 정책 제안, 국제 협력, 인력양성, 산업 활성화 등 다각적 활동을 통해 국내 합성생물학 기반 확산에 기여해 왔다. 이번 초대회장 선임을 통해 발전협의회는 단일 리더십 체제를 확립하고, ‘합성생물학육성법’시행에 발맞춘 실행 기반을 본격화하게 됐다. 이날 총회에서는 2025년도 사업성과 보고와 함께 차기 회장 인준 및 임원 선임 안건이 의결됐으며, 과학기술정보통신부 관계자도 참석해 협의회의 정책적 역할과 향후 추진 방향에 대한 기대를 밝혔다. 총회에서는 정관에 따라 이사회에서 선출된 이상엽 회장에 대한 인준이 최종 승인됐다. 이상엽 회장은 합성생물학 및 바이오 공학 분야를 선도해 온 세계적 연구자로, KAIST 연구부총장으로서 연구 혁신과 글로벌 협력 확대를 이끌어왔다. 이번 인준을 계기로 발전협의회는 중장기 전략 수립, 산업–연구 연계 강화, 글로벌 네트워크 확대를 아우르는 통합 리더십 체제를 본격 가동하게 됐다. 이상엽 회장은 “합성생물학은 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 전략기술”이라며 “법과 제도의 취지가 연구와 산업 현장에서 실질적인 혁신으로 이어질 수 있도록 산·학·연·관이 긴밀히 협력하겠다”고 밝혔다. 아울러 이사회에서는 운영위원회 간사 이승구(한국생명공학연구원)를 비롯해 박한오(바이오니아), 김장성(한국생명공학연구원), 김동명(충남대학교), 오민규(고려대학교), 조병관(KAIST), 윤혜선(한양대학교), 이도헌(KAIST) 등 이사 및 외부 감사 선임을 함께 승인해 조직 운영의 책임성과 투명성을 강화했다. 이번 총회에서는 4월 23일 시행 예정인 ‘합성생물학육성법’과 이에 따른 시행령 입법예고 주요 내용도 공유됐다. 과학기술정보통신부는 법 시행에 앞서 위임사항을 구체화한 시행령을 마련하고 2월 23일부터 40일간 입법예고를 진행 중이다. 시행령에는 ▲합성생물학 육성 기본계획 및 연도별 시행계획 수립 절차 명확화 ▲연구거점 및 바이오파운드리 지정·운영 기준 마련 ▲안전관리 체계 및 점검 절차 구체화 등이 담겼다. 발전협의회는 시행령의 입법 취지가 산업·연구 현장에 실질적으로 구현될 수 있도록 분과별 실행 전략을 본격 추진할 계획이다. 정책제도분과는 기본계획 및 연도별 시행계획 수립 과정에 현장 의견이 반영될 수 있도록 정책 자문 기능을 강화하고, ‘KSBA Policy Insight 2026’보고서를 통해 합성생물학 발전 방향과 사회적 기반 구축 전략을 지속 제시할 예정이다. 융합분과는 데이터·AI·자동화 기반 연구체계를 고도화해 연구 신뢰성과 효율성을 동시에 확보하고, 융합기술 동향 보고서 발간과 워크숍 운영을 통해 기술 표준화 및 안전관리 역량 강화를 지원한다. 기술산업분과는 바이오파운드리 등 연구 인프라 지정·운영 기준에 부합하는 산업–연구 연계 모델을 구체화하고, 기업 협력 네트워크를 확대해 제도 시행이 기술 사업화와 제조 혁신으로 이어지도록 지원할 계획이다. 교육네트워크분과는 차세대 인재 발굴을 위한 경진대회(IDEA-B)를 준비하고, 안전·윤리 교육을 강화해 합성생물학 연구의 책임성과 전문성을 높일 예정이다. 또한 국제 협력을 확대해 국내 제도가 글로벌 규범과 조화를 이루도록 지원할 방침이다. 발전협의회는 이번 총회를 계기로 조직 운영의 안정성을 한층 강화하고, 정책·산업·연구를 연결하는 허브 기관으로서의 역할을 확대해 나갈 계획이다. 특히 이상엽 회장을 중심으로 한 단일 리더십 체제 아래 ‘합성생물학육성법’ 시행의 취지가 현장에 실질적으로 구현될 수 있도록 민관 협력의 가교 역할을 수행할 방침이다.

우리 대학은 26일 대전 본원에서 ‘딥테크 스케일업 밸리사업 추진 보고회’를 개최하고, 로봇 중심으로 추진 중인 피지컬AI 전략과 실행 구조를 공개했다고 27일 밝혔다. 딥테크 스케일업 밸리 육성사업은 과학기술정보통신부, 대전광역시, KAIST가 공동으로 추진하는 사업으로, KAIST는 2025년부터 3년 6개월간 총 136억 5천만 원 규모의 사업비를 확보했다. 본 사업은 KAIST의 로봇 분야 딥테크 기술을 사업화해 로봇 혁신 생태계를 구축하는 것을 목표로 한다. 주관기관인 KAIST(총괄 김정 교수)를 중심으로 카이스트홀딩스, 대전테크노파크, 대전창조경제혁신센터, 엔젤로보틱스, 유로보틱스 등이 참여하는 로봇 얼라이언스를 구성했다. 본 사업은 기술사업화, 딥테크 R&D, 상용화 스케일업의 3축 체계를 기반으로 선순환 생태계를 조성하고 미래 유니콘 기업을 육성하는 것을 목표로 한다. 1차년도(2025년)에는 Physical AI 강연, 스타트업 피칭, 투자 네트워킹 등을 추진해 기술이전 및 투자 유치 230억 원의 성과를 거뒀다. 피지컬AI는 로봇과 인공지능을 결합해 현실 세계에서 스스로 판단하고 행동하는 기술로, 차세대 산업의 핵심 분야로 주목받고 있다. 정부 R&D와 대기업 투자, 스타트업 창업이 빠르게 늘고 있지만, 실제 산업 현장에서 실행 가능한 사업 모델로 이어진 사례는 제한적이라는 지적이 제기돼 왔다. 이번 보고회는 피지컬AI를 단순한 AI 기술 경쟁이 아닌 ‘산업 구조의 문제’로 재정의했다는 점에서 의미가 있다. 연구개발, 산업 현장, 투자 생태계가 유기적으로 연결되지 않으면 상용화가 어렵다는 점을 강조했다. 특히 피지컬AI가 산업 현장에 적용되기 위해서는 가상 환경을 넘어 실제 산업 현장에서 생성된 ‘의미 있는 데이터’가 필요하다고 밝혔다. 제조 공정 등에서 숙련된 전문가와 협력해 신체 감각과 판단이 반영된 데이터를 축적하고, 로봇이 전문가의 작업을 방해하지 않는 구조 속에서 지속적으로 상호 협력할 수 있는 실행 체계를 구축해야 한다는 설명이다. 공경철 KAIST 기계공학과 교수는 “이제는 Physical AI의 혼재된 개념을 정리하고, 누구나 활용할 수 있는 구체적인 플랫폼을 만드는 것이 중요하다”고 말했다. 이어 “가상환경에서 학습한 인공지능이 실제 로봇과 현실 환경에서도 그대로 잘 작동하려면, 가상세계의 기술 정확도가 높아져야 할 뿐 아니라 현실 세계의 물리적 변수도 예측 가능하고 안정적으로 관리돼야 한다”고 설명했다. 쉽게 말해, 가상에서 배운 로봇이 현실에서도 그대로 실력을 발휘하게 만드는 기술이 필요하다는 뜻이다. 명현 KAIST 전기및전자공학부 교수는 “AI 분야에서도 물리 법칙을 학습 과정에 반영하는 물리정보신경망(Physics-Informed Neural Network) 연구가 활발히 진행되고 있다”며 “피지컬AI의 완성은 실제 물리 시스템을 이해하는 하드웨어 연구자와 이를 학습 구조에 구현하는 AI 연구자가 유기적으로 결합할 때 가능하다”고 강조했다. 이어 “단순히 데이터를 많이 학습하는 것을 넘어, 현실 세계의 물리 원리를 이해하는 AI가 필요하다”고 덧붙였다. 우리 대학은 이러한 실행 구조를 기반으로 연구자, 산업 현장 전문가, 기업을 연결하는 명확한 가치사슬(Value Chain)을 구축할 계획이다. 이를 통해 피지컬AI를 연구실 데모 수준을 넘어 실제 산업 문제를 해결하는 기술로 확장한다는 전략이다. 즉, 피지컬 AI를 실험실 시연을 넘어 실제 산업 현장에 적용하는 것이 목표다. 김정 KAIST 기계공학과 학부장은 “이제는 데이터의 양으로 경쟁하는 시대를 넘어 실제 물리 세계에서 AI를 어떻게 실행할 것인지 고민해야 할 때”라며 “KAIST의 구체적인 준비와 실행 전략을 바탕으로 스타트업과 기업이 피지컬AI 사업화에 성공하도록 지원하겠다”고 밝혔다. 한편, 딥테크 스케일업 밸리사업은 향후 피지컬AI 플랫폼 구축, 스타트업 발굴 및 투자 확대, 실증 테스트베드 구축, 글로벌 로봇 기업과의 협력 네트워크 확대 등을 단계적으로 추진할 계획이다.

'홍합'에서 찾은 탈모 예방 기술? 소중한 머리카락을 지키는 방법 | KAIST 이해신 교수

졸업생이 4년 전 나를 만난다면? | 입학한 내가 묻고, 졸업한 내가 답하다

CES 2026 KAIST 서포터즈 브이로그 I 미래 신기술이 가득한 라스베이거스 현장 속으로