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“지난해 가장 많이 팔린 상품을 찾아줘.” AI가 회사 자료를 찾는 과정에서 존재하지 않는 항목을 잘못 사용하면 검색이 실패할 수 있다. 지금까지는 작은 오류 하나에도 검색 명령 전체를 다시 만들어야 했지만, 우리 대학 연구진이 틀린 부분만 찾아 바로잡는 기술을 개발했다. AI의 데이터 검색을 더 빠르고 정확하게 만들어 기업의 ‘AI 업무비서’ 활용을 앞당길 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 사람의 일상적인 질문을 데이터베이스에서 원하는 정보를 찾는 컴퓨터 명령어인 SQL(Structured Query Language)로 바꾸는 과정에서 발생하는 오류를 찾아 수정하는 기술 ‘세이프큐엘(SafeQL)’을 개발했다고 4일 밝혔다. 최근에는 “지난해 매출이 가장 많이 늘어난 상품은?”, “재고가 부족한 상품은?”처럼 일상적인 말로 질문하면 AI가 이를 SQL로 바꿔 회사의 매출·고객·재고 자료를 찾아주는 ‘Text-to-SQL’ 기술이 활용되고 있다. 복잡한 컴퓨터 명령어를 몰라도 말이나 글로 질문해 필요한 데이터를 찾을 수 있게 해주는 기술이다. 문제는 AI가 검색 명령을 만들면서 데이터베이스에 실제로 없는 테이블이나 항목의 이름을 잘못 사용하거나, 자료를 잘못 연결하는 등의 실수를 할 수 있다는 것이다. 이 경우 SQL이 실행되지 않아 AI가 필요한 데이터를 가져오지 못한다. 기존에는 이런 작은 오류 하나에도 오류 내용을 챗GPT와 같은 생성형 AI의 기반인 대형언어모델(LLM)에 다시 보내 검색 명령 전체를 새로 만들게 했다. 보고서에서 단어 하나가 틀렸다는 이유로 문서 전체를 다시 쓰는 것과 비슷하다. 이미 맞았던 부분까지 달라지거나 새로운 오류가 생길 수 있고, AI를 반복해서 사용하는 만큼 비용과 시간도 늘어난다. SafeQL은 이 방식을 바꿨다. AI에게 검색 명령 전체를 다시 만들게 하는 대신, 데이터베이스가 알려주는 오류와 실제 저장된 정보를 이용해 어디가 잘못됐는지 찾아 해당 부분만 고친다. 존재하지 않는 테이블이나 항목을 사용했는지 확인하고, 빠진 자료의 연결이나 잘못 사용한 함수·검색값 등도 찾아 수정한다. 연구팀은 이를 위해 데이터베이스에서 실제로 실행할 수 있는 여러 수정안 가운데 원래 AI가 만든 명령과 가장 가까운 답부터 찾아가는 ‘안전 질의 공간(Safe Query Space)’ 방식을 설계했다. 쉽게 말해 가능한 수정안을 모두 확인하는 대신, 제대로 작동할 가능성이 높은 답부터 골라 확인하는 방식​이다. 맞지 않는 후보를 미리 제외해 수정에 필요한 시간도 줄였다. 또한 SafeQL을 세계적으로 널리 사용되는 공개형 데이터베이스 관리 프로그램인 PostgreSQL 내부에 구현해 복잡한 명령에서도 오류가 발생한 위치를 정확하게 찾도록 했다. 틀린 부분만 고쳐서는 해결하기 어려운 경우에만 LLM을 다시 사용하도록 해 불필요한 AI 사용도 줄였다. 연구팀은 전 세계 연구자들이 AI의 데이터베이스 검색 능력을 비교하는 데 널리 사용하는 BIRD와 Spider 벤치마크를 통해 SafeQL의 성능을 검증했다. 특히 BIRD 벤치마크 평가에서 SafeQL은 AI가 처음 만든 SQL의 실행 오류를 최대 87.4% 해결했으며, 원하는 답을 정확하게 찾아내는 실행 정확도도 기존 최고 기술보다 최대 5.8%포인트 높였다. 검색 명령 전체를 AI에게 다시 만들게 하는 기존 방식과 비교하면 토큰 사용량은 최대 15.1배 줄이고, 오류 수정 시간은 최대 29.6배 단축했다. SafeQL은 많은 데이터 요청을 처리하는 기업에서 특히 유용할 것으로 기대된다. AI가 매출·고객·재고 등 사내 데이터를 찾는 과정에서 오류가 발생해도 검색 명령 전체를 다시 만들지 않고 잘못된 부분만 빠르게 수정할 수 있기 때문이다. 이를 통해 AI 운영에 필요한 비용과 시간을 줄이고, 기업 데이터를 보다 정확하고 안정적으로 활용하는 ‘AI 에이전트’ 기반 업무 자동화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다. 김민수 교수는 “기업에서 AI가 실제 업무를 맡으려면 필요한 데이터를 정확하게 찾는 것이 중요하다”며 “SafeQL은 AI가 검색 과정에서 실수하더라도 처음부터 다시 하는 대신 틀린 부분만 바로잡아 오류와 비용, 시간을 함께 줄이는 기술로, 신뢰할 수 있는 AI 업무 자동화를 앞당길 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구에는 KAIST 전산학부 이건호 연구원이 제1저자로 참여했으며 김민수 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 9월 1일부터 5일까지 미국 보스턴에서 열리는 세계적인 데이터베이스 분야 국제학술대회 VLDB(International Conference on Very Large Data Bases)에서 발표될 예정이다. ※ 논문명: SafeQL: Search-based Refinement for Safe and Efficient LLM-based Text-to-SQL, DOI: 10.14778/3819518.3819545 ※ 저자정보: 이건호(KAIST, 제1저자), 김민수(KAIST, 교신저자) 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받은 한국연구재단(NRF)과 정보통신기획평가원(IITP)의 SW스타랩 사업의 지원을 받아 수행됐다.

반도체를 만들 때 사용하는 가스 중에는 이산화탄소보다 6,000배 이상 강력한 온실가스가 있다. 우리 대학 연구진이 여러 금속 원자를 섞으면 오히려 구조가 안정되는 ‘무질서의 힘’​을 이용해 이 가스를 높은 효율로 없애면서, 온실가스 분해를 돕는 촉매도 오래 사용할 수 있는 기술을 개발했다. 우리 대학은 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 삼성전자 연구진과 공동연구를 통해 반도체 미세회로를 만드는 공정 등에 사용되는 온실가스인 사불화탄소(CF₄)를 높은 효율로 장기간 제거할 수 있는 새로운 촉매를 개발했다고 3일 밝혔다. CF₄는 반도체 웨이퍼에서 필요 없는 부분을 선택적으로 깎아 미세한 회로를 만드는 건식 식각 공정 등에 사용된다. 문제는 사용 후 남은 미량의 CF₄다. 탄소와 불소가 매우 단단하게 결합돼 있어 쉽게 분해되지 않고, 대기 중으로 배출되면 약 5만 년 동안 남을 수 있다. 지구온난화에 미치는 영향도 이산화탄소보다 6,000배 이상 크다. 현재 반도체 제조 현장에서는 CF₄가 그대로 배출되지 않도록 높은 온도에서 수증기와 촉매를 이용해 분해한다. 촉매는 화학반응이 더 빠르고 쉽게 일어나도록 돕는 물질로, 자동차 배기가스에서 유해물질을 줄이는 촉매와 비슷한 역할​을 한다. 하지만 기존 촉매는 오래 사용할수록 성능이 떨어지는 문제가 있었다. CF₄가 분해되면서 생기는 불화수소(HF)가 수분과 만나 강한 부식 환경을 만들고, 이로 인해 촉매의 미세한 입자들이 서로 뭉치거나 구조가 변하기 때문이다. 작은 촉매 입자들이 큰 덩어리로 뭉치면 처리해야 할 CF₄와 맞닿는 면적이 줄어들어 성능도 떨어진다. 연구팀은 이 문제를 역설적으로 ‘무질서의 힘’​을 이용해 해결했다. 서로 다른 여러 종류의 원자를 하나의 구조 안에 고르게 섞으면 배열은 복잡하고 무질서해지지만, 오히려 특정한 구조로 쉽게 바뀌지 않아 전체 구조를 안정적으로 유지할 수 있다. 이를 ‘엔트로피 안정화(entropy stabilization)’​라고 한다. 쉽게 말해 여러 종류의 원자를 고르게 섞어 촉매가 한쪽으로 뭉치거나 다른 구조로 변하는 것을 어렵게 만드는 원리다. 연구팀은 이 원리를 이용해 알루미늄(Al), 아연(Zn), 갈륨(Ga), 니켈(Ni), 코발트(Co) 등 여러 금속을 하나의 알루미네이트 결정구조 안에 고르게 섞었다. 알루미네이트는 알루미늄과 산소를 기본 골격으로 여러 금속이 결합한 물질이다. 이를 통해 고온과 수분, 불소가 함께 존재하는 가혹한 환경에서도 쉽게 뭉치거나 변형되지 않는 ‘엔트로피 안정화 알루미네이트 촉매’​를 개발했다. 성능 차이는 뚜렷했다. 새 촉매는 기존 알루미나 촉매보다 CF₄를 분해하는 활성이 약 2.3배 높았다. 특히 약 800℃에서 150시간 동안 진행한 가혹 조건 실험에서 기존 알루미나 촉매의 CF₄ 전환율은 93%에서 48%로 떨어졌다. 반면 새 촉매는 98%에서 92%로 높은 수준을 유지했다. CF₄를 높은 효율로 제거하면서도 장시간 성능을 유지할 수 있음을 보여준 것이다. 연구팀은 여기서 한발 더 나아가 CF₄가 실제로 어떻게 분해되는지도 밝혀냈다. 연구팀은 산소의 이동 경로를 추적할 수 있는 산소 동위원소를 이용했다. 쉽게 말해 산소 원자에 ‘이름표’를 붙여 반응 과정에서 산소가 어디에서 와서 어디로 이동하는지를 추적하는 방법​이다. 그 결과 촉매가 자신의 구조에 있는 산소를 먼저 이용해 CF₄를 분해하고, 주변의 수증기가 빠져나간 산소를 다시 채우면서 반응이 계속된다는 사실을 확인했다. 촉매가 산소를 꺼내 쓰면 수증기가 다시 채워주는 일종의 ‘산소 충전 시스템’인 셈이다. 연구팀은 이를 통해 그동안 이론적으로 제시됐던 CF₄ 분해 과정을 세계 최초로 실험적으로 규명했다. 이번 연구는 CF₄를 잘 분해하는 촉매 하나를 개발한 것을 넘어, 높은 분해 성능과 긴 수명을 동시에 확보할 수 있는 새로운 촉매 설계 방법을 제시했다는 데 의미가 있다. 향후 금속의 종류와 조합을 바꿔 다양한 반도체 공정가스를 처리하는 촉매 개발에도 활용될 것으로 기대된다. 최민기 교수는 “자연계의 무질서가 오히려 구조를 안정하게 만들 수 있다는 원리를 촉매 설계에 적용해 높은 CF₄분해 성능과 장기 안정성을 동시에 확보했다”며 “금속의 종류와 조합을 바꿔 다양한 반도체 공정가스 처리 촉매로 확장할 수 있는 새로운 소재 설계 방법을 제시했다는 데 의미가 있다”고 말했다. 이번 연구는 KAIST 생명화학공학과 지승혁 박사후연구원이 제1저자로 연구를 주도했으며, 삼성전자 연구진이 공동저자로 참여했다. 연구 결과는 화학, 화공 분야 국제저명학술지 ‘앙게반테 케미 인터내셔널 에디션(Angewandte Chemie International Edition)’에 6월 게재됐다. ※ 논문명: Entropy-Stabilized Aluminate Catalysts that Break the Activity–Stability Tradeoff in CF₄ Hydrolysis, DOI: 10.1002/anie.6752036 한편, 이번 연구는 한국연구재단의 개인기초연구사업(중견연구 유형1)과 우수연구자 교류지원사업(BrainLink)의 지원을 받아 수행됐다.

얼굴에 ‘착’ 붙는 LED 마스크가 피부 미백은 물론 피부 재생 주사의 탄력 개선 효과까지 높이는 것으로 나타났다. 우리 대학 연구진이 얼굴에 밀착해 빛을 고르게 전달하는 LED 마스크를 실제 사람에게 적용한 결과, 미백 효과와 함께 피부 재생 주사 병행 시 탄력 개선율이 약 4배 높아지는 것을 확인했다. 우리 대학은 신소재공학과 이건재 교수가 이끄는 공동연구팀이 작은 LED를 촘촘하게 배열해 점이 아닌 넓은 면에서 고르게 빛을 내는 유연한 면발광 마이크로 발광다이오드(LED)​와 코·볼·턱처럼 높낮이가 다른 얼굴 굴곡에 맞춰 각 부분이 따로 움직이는 3차원 탄성 지지대를 결합한 얼굴밀착형 LED 마스크를 활용해 피부 미백과 탄력 개선 효과를 확인했다고 2일 밝혔다. 최근 집에서 간편하게 피부를 관리하는 홈 뷰티 기기가 인기를 끌고 있지만, 기존의 딱딱한 LED 마스크는 코처럼 튀어나온 곳과 눈 밑이나 볼처럼 들어간 곳에 동시에 밀착하기 어렵다. LED와 피부 사이에 틈이 생기면 빛의 반사가 늘어 피부 전달 광량이 줄고, 열 집중 시 저온화상 위험도 커질 수 있다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 2024년 얼굴 굴곡을 따라 밀착되는 면발광 LED 마스크를 개발해 기존 LED 마스크보다 피부 속 탄력 효과가 최대 340% 향상됨을 입증한 바 있다. 이번 연구에서는 여기서 한발 더 나아가 실제 사람을 대상으로 미백 효과를 확인하고, 피부과에서 널리 쓰이는 피부 재생 주사와 함께 사용했을 때 탄력 개선과 시술 후 회복에 미치는 효과까지 검증했다. 연구팀은 피부에 흡수돼 세포 활동을 촉진하는 630나노미터(nm·10억분의 1미터) 적색광을 밀착형 마스크를 통해 피부에 조사했다. 그 결과 마스크를 사용한 부위는 그렇지 않은 부위에 비해 피부 밝기와 톤 균일도가 크게 향상되었으며, 각질량, 기미의 개수 및 면적 등 대표적인 5개의 미백 관련 지표에서도 개선 효과가 나타났다. 이러한 효과는 사람에게서 얻은 피부 조직에서도 확인됐다. 특히 피부 재생에 활용되는 DNA 유래 물질인 폴리뉴클레오타이드(PN) 주사와 함께 사용했을 때 피부 탄력 개선 효과가 더욱 커졌다. 얼굴 한쪽에 피부 재생 주사만 적용했을 때 피부 속 탄력 개선율은 약 3%였지만, 다른 쪽에 주사와 밀착형 LED 마스크를 함께 적용했을 때는 약 13%로, 주사만 사용했을 때보다 약 4배 높은 개선율을 보였다. 연구팀은 이러한 효과가 밀착형 마스크를 통해 전달된 적색광이 진피 내 세포의 ‘에너지 발전소’인 미토콘드리아를 활성화해 세포 에너지원인 ATP(아데노신삼인산) 생성을 늘리고, 주사만으로는 충분히 유도되지 못했던 재생 반응을 크게 끌어올린 것으로 분석했다. 이와 함께 미세 주사 바늘로 인한 피부 손상과 염증도 빠르게 완화됐다. 이건재 교수는 “이번 연구는 가정용 LED 마스크가 피부 재생을 넘어 미백 효과까지 제공할 수 있음을 임상적으로 확인하고, 피부에 밀착해 빛을 전달하는 것이 중요함을 보여준 것”이라며 “피부 재생 주사와 함께 사용할 경우 피부 탄력 개선과 시술 후 회복 효과를 높여, 병원 시술의 효과를 일상으로 이어가는 클리닉·홈케어 연계 플랫폼으로 확장될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구는 KAIST와 아모레퍼시픽 연구진이 공동으로 수행했으며, 해당 논문은 국제 학술지 ‘나노 에너지(Nano Energy)’ 10월호에 게재됐다. ※ 논문명: Clinical validation of skin brightening and rejuvenation enabled by a skin-conformable surface-emitting micro-LED mask with injection, DOI: 10.1016/j.nanoen.2026.112288 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 선도연구센터(ERC) ‘글로벌 생체융합 인터페이싱 소재 센터’의 지원을 받아 수행됐다.

딱딱한 물건을 찍어내던 3D 프린터가 이제 고무처럼 부드럽고 잘 늘어나는 제품까지 만들 수 있게 됐다. 한국 연구진이 AI로 소재의 최적 ‘레시피’를 찾아, 복잡한 모양으로 출력하면서도 원래 길이의 6배 이상 늘어나는 소재를 개발했다. 로봇 손부터 몸에 착 붙는 웨어러블·맞춤형 의료기기까지 3D 프린팅의 활용 범위를 넓힐 것으로 기대된다. 우리 대학은 기계공학과 이승철 교수 연구팀이 한국과학기술연구원(KIST·원장 오상록) 극한물성소재연구센터 나종범 박사 연구팀, 서울과학기술대학교(총장 김동환) 생산시스템 및 설계공학전공 박범수 교수와 공동으로 AI를 활용해 3D 프린팅이 가능하면서도 고무처럼 크게 늘어나는 소재를 개발했다고 1일 밝혔다. 최근 사람과 직접 접촉하는 소프트 로봇과 몸에 착용하는 웨어러블 기기, 환자 신체에 맞춘 의료기기 등이 주목받으면서 복잡한 모양을 만들면서도 부드럽고 잘 늘어나는 소재의 필요성이 커지고 있다. 연구팀이 활용한 DLP(Digital Light Processing)는 액체 소재에 빛을 비춰 원하는 모양으로 굳히는 3D 프린팅 기술이다. 복잡한 구조를 빠르게 만들 수 있지만, 소재를 잘 늘어나고 튼튼하게 만들수록 액체가 잘 흐르지 않을 정도로 점도가 높아져 출력하기 어려워진다. 반대로 잘 출력되도록 묽게 만들면 신축성과 강도가 떨어진다. ‘잘 뽑히면서 잘 늘어나는 소재’를 만드는 것이 핵심 난제였다. 연구팀은 AI를 활용해 이 두 조건을 만족하는 최적의 ‘소재 레시피’를 찾았다. 특히 프린터에서 잘 출력되는 소재뿐 아니라 점도가 높아 출력하기 어려운 소재까지 학습 데이터에 포함했다. 연구팀은 다양한 배합의 액체 소재를 작은 틀에 넣어 굳힌 뒤 얼마나 잘 늘어나는지, 얼마나 단단한지, 빛을 받으면 얼마나 빨리 굳는지, 얼마나 잘 흐르는지 등을 측정했다. 이를 통해 다양한 소재의 배합과 각각의 성능을 연결한 데이터를 구축했다. 이어 머신러닝(machine learning·데이터를 학습해 규칙과 관계를 찾아내는 인공지능 기술)을 이용해 소재의 배합과 성능 사이의 관계를 학습시켰다. AI는 이를 바탕으로 3D 프린팅이 가능하면서도 잘 늘어나는 최적의 소재 조합을 찾아냈다. AI가 찾아낸 소재는 실제 DLP 3D 프린터에서도 안정적으로 출력됐으며, 잡아당겨도 쉽게 끊어지지 않고 원래 길이의 6배 이상 늘어나는 높은 신축성을 보였다. 연구팀은 실제 활용 가능성을 확인하기 위해 이 소재로 ‘소프트 액추에이터(soft actuator)’를 3D 프린팅했다. 소프트 액추에이터는 공기압 등을 이용해 사람의 근육처럼 부드러운 움직임을 만들어내는 장치다. 공기를 넣자 풍선처럼 부풀면서 사람의 손가락처럼 자연스럽게 휘어졌다. 여러 개의 액추에이터를 결합해 만든 소프트 로봇 손은 1kg짜리 물병을 들어 올렸으며, 깨지기 쉬운 달걀부터 유리병, 달걀판, 컴퓨터 마우스까지 모양과 단단한 정도가 다른 물체를 안정적으로 잡는 데 성공했다. 이번 연구는 잘 늘어나는 소재 하나를 개발한 것을 넘어 AI를 활용해 원하는 성능의 소재를 보다 빠르게 찾아내는 방법을 제시했다는 데 의미가 있다. 기존에는 연구자가 수많은 소재를 직접 배합하고 시험하면서 최적의 조합을 찾아야 했다면, 앞으로는 AI가 실험 데이터를 바탕으로 유망한 소재 조합을 먼저 찾아내고 연구자가 이를 실험으로 검증하는 방식으로 시행착오와 소재 개발 시간을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 이승철 교수는 “이번 연구는 연구자의 실험 데이터와 인공지능을 결합해 기존에는 찾기 어려웠던 최적의 소재 조합을 효율적으로 찾아낼 수 있음을 보여줬다는 데 의미가 있다”며 “앞으로 소프트 로봇과 웨어러블 기기, 맞춤형 의료기기 등 다양한 분야에서 필요한 성능을 갖춘 3D 프린팅 소재를 보다 빠르게 개발하는 데 활용될 것으로 기대한다”고 말했다. 송영한 박사와 박범수 교수가 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 지난 6월 4일 게재됐다. ※논문명: Machine learning guided formulation design of digital light processing printable elastomers beyond viscosity stretchability tradeoff, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-73735-4 이번 연구는 산업통상부 기계·장비산업기술개발사업(20023762)과 과학기술정보통신부 나노미래소재원천기술개발사업(RS-2026-25534767), 우수신진연구사업(RS-2024-00350423)의 지원을 받아 수행됐다.

약품 등에 가장 흔히 쓰이는 피리딘 화합물을 아주 손쉽게 바꿔 쓸 수 있는 합성법이 개발됐다. 복잡한 구조에도 쉽게 적용할 수 있어 다양한 신약 후보 물질 탐색의 효율성과 성공 가능성을 크게 높일 것으로 기대된다. 우리 대학 화학과 홍승우 교수(기초과학연구원 IBS 분자활성 촉매반응 연구단 홍승우 단장직무대행) 연구팀이 피리딘 구조 내 질소의 위치 변경(원하는 위치에 새 질소를 넣고 기존 질소는 제거) 방식으로, 주변 치환기*의 상대적 위치를 조절하는 ‘질소 원자 전위(N-atom transposition)’ 합성법을 개발했다.   * 치환기(Substituent) : 분자의 기본 골격에 붙어 분자의 화학적·물리적 성질 등에 영향을 주는 원자 또는 원자단 이번 연구는 과기정통부의 IBS 기초과학연구단 지원 사업을 통해 수행됐으며, 세계적 학술지 『네이처(Nature)』에 8월 18일(화) 게재됐다. 피리딘(Pyridine)은 탄소(C) 원자 5개와 질소(N) 원자 1개로 구성된 육각형 고리 구조를 띠며 의약품 등 다양한 화학물질의 기본 골격으로 널리 활용된다. 아울러 피리딘은 같은 구성의 치환기가 붙어 있더라도 질소와 치환기의 상대적인 위치에 따라 분자의 물리화학적 성질(용해, 흡수, 투과, 결합 등)과 생물학적 활성(약효)이 크게 달라지는 특성을 가진다. 이에 따라 신약 개발에서는 질소의 위치 관계만 조금씩 다른 이성질체*를 만들어 기능을 비교하는 과정이 필수적이다.   * 위치 이성질체(Positional isomer) : 구성 원자와 치환기는 같지만 특정 원자나 치환기의 위치가 서로 다른 화합물 그러나 기존에는 피리딘 고리에 붙은 치환기가 위치를 바꾸기 어려운 고정된 요소로 여겨졌다. 이 때문에 원하는 배치의 이성질체를 얻으려면 각각에 맞는 출발 물질과 합성 경로를 설계해 처음부터 따로 만들어야 했다. 완성된 분자에서 치환기만 다른 자리로 옮기는 방법도 시도됐지만, 치환기의 종류에 따라 반응 조건이 달라져 여러 치환기가 결합된 복잡한 분자에 적용하기는 사실상 불가능에 가까웠다. 연구진은 치환기를 하나씩 옮기는 대신 기준점인 질소의 자리를 바꾸는 역발상으로 이 문제를 해결했다. 치환기는 그대로 둔 채 질소의 위치를 바꿔, 질소를 기준으로 여러 치환기의 위치 관계를 한꺼번에 변화시킨 것이다. 이를 위해 연구진은 외부의 질소 공급원으로부터 새로운 질소를 고리에 삽입한 뒤, 기존 질소를 제거하는 방법을 고안했다. 이 과정에서 기존 6원자 고리가 일시적으로 7원자 고리로 확장됐다가 다시 재배열되며 질소의 위치가 달라진 새로운 피리딘이 형성됐다. 동위원소 추적 실험 결과, 새로 투입된 질소는 고리에 남고, 기존 질소는 질소 기체(N2)로 배출됨이 입증됐다. 새 합성법은 다양한 구조의 피리딘에 폭넓게 적용됐다. 연구진은 치환기가 하나인 단순 구조부터 두 개 이상의 복잡한 구조, 화학적 성질이 각기 다른 여러 치환기를 가진 구조까지 질소의 위치를 자유롭게 변경하는 데 성공했다. 반응 조건을 최적화했을 때 이성질체 합성 수율은 88%에 달했으며, 반응물의 양을 10밀리몰(mmol)로 크게 증량한 실험에서도 74%의 높은 수율을 유지해 대량 생산 및 실용화 가능성도 입증했다. 특히 실제 시판 중인 항암제(비스모데깁, 아비라테론 아세테이트)와 소염진통제(에토리콕시브)에 이 기술을 적용해 기존 약물의 복잡한 골격은 그대로 유지한 채 질소 위치만 다른 새로운 약물 후보 분자들을 합성해 냈다. 또한 연구진은 같은 출발 물질이라도 사용하는 용매에 따라 형성되는 위치 이성질체의 비율이 달라진다는 점을 발견했다. 계산화학 분석 결과, 이는 용매에 따라 화학반응에 필요한 최소 에너지인 ‘에너지 장벽’의 높이가 달라지기 때문으로 나타났다. 용매 조건을 조절하는 것만으로도 원하는 특정 위치 이성질체를 선택적으로 합성할 수 있음을 입증한 결과다. 홍승우 IBS 단장은 “기존 방식에서 벗어나 핵심 골격 안의 원자 위치 자체를 바꿔보자는 발상의 전환에서 출발한 연구”라며, “완성된 분자의 핵심 골격을 원자 수준에서 직접 편집해 물성과 약효 변화를 다각도로 탐색하고, 신약 후보 물질의 발굴 범위를 획기적으로 넓히는 데 기여할 것”이라고 말했다. <원문 출처: 과학기술정보통신부>

우리 대학은 생명과학과 김재경 교수가 아시아의 유망한 젊은 과학자 가운데 매년 12명만 선정하는 ‘2026 아시아 젊은 과학자 펠로십(Asian Young Scientist Fellowship, AYSF)’ 펠로우에 선정됐다고 4일 밝혔다. AYSF는 싱가포르 비영리기관 퓨처 사이언스(The Future Science Ltd)​가 운영하는 민간 연구 펠로십으로, 아시아에서 독립적인 연구를 시작한 젊은 과학자 가운데 뛰어난 연구 성과와 새로운 연구 분야를 개척할 잠재력을 갖춘 연구자를 선발한다. 선정자에게는 1인당 2년간 총 10만 달러(약 1억 4천만 원)의 연구비를 지원한다. 김 교수는 ‘잠과 꿈이 우리의 기억과 창의성을 어떻게 만드는가’​를 연구하는 신경과학자다. 잠을 자는 동안 뇌가 깨어 있을 때의 경험과 학습 내용을 어떻게 정리해 오래가는 기억으로 만드는지를 연구해 왔다. 특히 수면 중 나타나는 뇌 활동이 학습과 기억 형성뿐 아니라 뇌 손상 후 기능 회복에 어떤 역할을 하는지 밝혀왔다. 최근에는 연구를 ‘꿈과 창의성’​으로 확장하고 있다. 꿈을 단순히 잠자는 동안 나타나는 현상이 아니라, 뇌가 과거의 기억과 경험을 새롭게 조합해 새로운 생각을 만들어내는 데 기여할 수 있는 과정으로 보고, 그 생물학적 원리를 밝히는 연구다. 앞으로는 쥐와 같은 설치류부터 원숭이 등 인간과 뇌 구조가 유사한 비인간 영장류, 인간까지 폭넓게 비교 연구​해 수면과 꿈이 기억을 새롭게 조합하고 창의적인 생각으로 이어지는 공통 원리를 규명할 계획이다. 서로 다른 종에서 공통적으로 나타나는 뇌의 작동 방식을 비교함으로써 수면과 꿈이 기억과 창의성에 작용하는 기본 원리를 밝히는 것이 목표다. 장기적으로는 꿈과 창의성에 영향을 미치는 유전적 요인까지 연구해 유전자와 뇌의 작동, 실제 행동이 어떻게 서로 연결되는지​를 종합적으로 밝히고자 한다. 김재경 교수는 “우리는 매일 잠을 자고 꿈을 꾸지만, 꿈이 왜 필요한지, 잠자는 뇌가 어떻게 새로운 생각을 만들어내는지는 아직 풀리지 않은 질문이 많다”며 “AYSF 선정을 계기로 수면과 꿈이 기억과 경험을 새롭게 연결하고 창의적인 생각으로 이어지는 원리를 밝히는 도전적인 연구를 이어가겠다”고 말했다. AYSF는 2023년 시작됐으며 생명과학, 물리과학, 수학 및 컴퓨터과학 등 기초과학 분야에서 매년 12명의 초기 경력 연구자를 선정한다. 특히 이미 확립된 연구를 이어가는 데 그치지 않고 기존 학문의 경계를 넘어 새로운 질문을 던지고 새로운 연구 방향을 개척하는 도전적인 연구를 장려한다는 점이 특징이다. 지원 대상은 최종 학위(Ph.D./MD) 취득 후 10년 이내이면서 아시아 지역 대학이나 연구기관에서 독립적으로 연구하는 연구자다. 아시아를 비롯한 세계 각국의 과학자들로 구성된 선정위원회가 후보자의 기존 연구 성과와 향후 연구 잠재력을 종합적으로 평가한다. 올해는 아시아 지역에서 활동하는 연구자 12명이 2026년도 펠로우로 선정됐다. 김 교수는 생명과학 분야에 이름을 올렸으며, 국내 대학 소속 연구자로는 성균관대학교 신미경 교수와 함께 선정됐다. 국내 연구자 가운데는 앞서 2023년 최경수 고등과학원 교수, 2024년 강지형 서울대 교수, 2025년 박성준 서울대 교수와 정인지 고등과학원 교수가 AYSF 펠로우에 선정된 바 있다. 김 교수는 한양대학교에서 학사학위를, KAIST에서 박사학위를 취득한 뒤 미국 캘리포니아대학교 샌프란시스코(University of California, San Francisco, UCSF)와 샌프란시스코 재향군인 의료센터(San Francisco Veterans Affairs Medical Center)에서 박사후연구원으로 연구했다. 2023년 KAIST 생명과학과에 부임했으며 현재 뉴럴 프로세싱 연구실(Neural Processing Lab)을 이끌고 있다. 한편, 2026년 AYSF 펠로우들은 오는 11월 9일 홍콩대학교(The University of Hong Kong)에서 열리는 ‘2026 AYSF 연례 콘퍼런스(2026 AYSF Annual Conference)’에 참석해 각자의 연구 성과와 새로운 연구 아이디어를 발표할 예정이다.

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 협력체계​를 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 모델​이기도 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.

우리 대학이 AI와 로봇이 실험을 설계·수행하는 ‘자율실험실(Autonomous Lab)’ 연구를 글로벌 협력으로 구축한다. 써모 피셔 사이언티픽(Thermo Fisher Scientific)과 손잡고 과학 연구와 신약개발의 속도를 높일 차세대 자율형 연구허브 ‘SHARE Hub’를 구축한다. 우리 대학은 써모 피셔 사이언티픽과 ‘SHARE Hub’ 구축 및 전략적 협력을 위한 업무협약(MOU)을 26일 체결했다고 27일 밝혔다. 협약식에는 KAIST 배충식 총장을 비롯해 써모 피셔 사이언티픽 댄 샤인(Dan Shine) 부회장 겸 분석 장비 그룹 사장, 석수진 한국 및 대만 대표, 아시아 태평양 지역 마노지 프라사드(Manoj Prasad) IT 및 디지털 솔루션 대표, 마크 피쉬(Mark Fish) 디지털 사이언스 및 자동화 솔루션 대표가 참석했다. 써모 피셔 사이언티픽은 생명과학 연구, 분석장비, 진단, 의약품 연구·개발 및 생산 등을 아우르는 세계적인 과학기술 기업으로, 연구실에서 사용하는 첨단 분석장비부터 자동화 시스템과 바이오·제약 솔루션까지 폭넓은 기술과 플랫폼을 보유하고 있다. 우리 대학이 보유한 우수한 연구인재와 생명과학·화학·의과학·AI·로보틱스 분야의 폭넓은 연구 역량에 써모 피셔 사이언티픽의 첨단 연구장비, 실험실 자동화 및 시스템 통합 역량을 결합해 양 기관은 차세대 자율형 연구허브 ‘SHARE Hub’*를 공동 구축할 계획이다. * SHARE Hub: Self-driving lab designed to connect Human intuition, AI reasoning, Robotic execution, and Experimental data (사람의 직관, AI의 추론, 로봇의 실험 수행, 실험데이터를 통합한 자율실험실) 배충식 KAIST 총장은 “SHARE Hub는 단순히 첨단 장비를 갖춘 또 하나의 연구실이 아니라, 과학자와 AI 연구자, 엔지니어, 산업계가 함께 차세대 자율실험실을 개발하고 실증하는 개방형 혁신 플랫폼”이라며 “KAIST가 추구하는 ‘Beyond Laboratory’ 전략을 구체화하고, 미래 과학 연구의 새로운 기준을 제시하는 글로벌 협력모델로 성장하기를 기대한다”고 말했다. 댄 샤인(Dan Shine) 써모 피셔 사이언티픽 부회장 겸 분석 장비 그룹 사장은 “첨단 분석 기술이 AI와 자동화와 긴밀하게 연결되면서 과학자들이 데이터를 생성하고 해석하며 새로운 발견으로 이어가는 방식도 빠르게 변화하고 있다”며 “KAIST의 뛰어난 연구 역량과 써모 피셔 사이언티픽의 분석 기술 및 과학적 전문성을 결합해 SHARE Hub에서 새로운 연구 방식을 실제 연구 환경에 적용하고 검증하며, 유망한 아이디어를 의미 있는 과학적 성과로 발전시켜 나가기를 기대한다”고 말했다. SHARE Hub는 단순히 사람이 하던 실험을 기계가 대신하는 자동화 연구실을 넘어선다. 연구자가 과학적 질문과 방향을 제시하면 AI가 이를 바탕으로 실험을 설계하고, 로봇이 실험을 수행하며, 여기서 얻은 데이터를 AI가 다시 분석해 다음 실험으로 이어가는 자율형 연구환경을 지향한다. 최근 AI 기술의 발전으로 신약 후보물질을 설계하는 속도는 빠르게 향상되고 있지만, 실제 물질을 합성·생산하고 효능과 물성을 확인하는 과정에는 여전히 많은 시간과 비용, 전문 인력이 필요하다. 기존 실험실 자동화 역시 각각의 장비와 운영 소프트웨어, AI 간 연결에 한계가 있어 실험 결과를 실시간으로 분석하고 이를 바탕으로 다음 실험을 자율적으로 결정·수행하는 데 어려움이 있었다. SHARE Hub는 이러한 한계를 극복하기 위해 새로운 AI와 로봇, 실험장비를 필요에 따라 유연하게 연결할 수 있는 ‘디지털 플러그 앤 플레이(Digital Plug & Play)’와 ‘피지컬 플러그 앤 플레이(Physical Plug & Play)’ 기반의 모듈형 구조로 구축될 예정이다. 빠르게 발전하는 새로운 기술을 연구환경에 적용하고 실제 연구과정에서 성능과 활용 가능성을 신속하게 검증할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 우리 대학과 써모 피셔 사이언티픽의 이번 협력은 단순한 연구장비 도입이나 실험 자동화를 넘어, 자율실험실에 필요한 핵심 기술과 새로운 연구방식을 함께 만들어가는 공동 혁신 모델을 지향한다. KAIST의 AI·바이오·공학 분야 원천기술과 연구 아이디어를 써모 피셔 사이언티픽의 연구장비·자동화 플랫폼·시스템 통합 역량과 결합해 SHARE Hub에서 구현하고 고도화할 계획이다. 이를 위해 양 기관은 AI·로보틱스·자동화 분야의 핵심 요소기술을 공동 개발하는 것부터, 이를 실제 과학 및 신약개발의 난제에 적용·검증하는 과정까지 아우르는 ‘챌린지 프로그램(Challenge Program)’을 추진한다. KAIST는 이 과정에서 공동개발자(Co-Developer), 최초사용자(First User), 검증 파트너(Validation Partner)로 참여해 새로운 기술의 개발과 고도화를 주도할 예정이다. 특히 SHARE Hub는 특정 연구팀이나 분야에 국한된 자율실험실이 아니라, KAIST의 다양한 연구자와 외부 파트너가 함께 활용하고 새로운 기술을 접목할 수 있는 개방형 연구허브를 지향한다. 생명과학·화학·의과학을 비롯한 다양한 연구 분야와 AI·로보틱스 기술을 연결하고, 실제 연구현장의 문제를 해결하는 과정에서 새로운 자율실험 기술과 연구방식을 만들어갈 계획이다. 향후에는 국내외 기업·대학·연구소·병원으로 참여 범위를 넓혀 새로운 연구장비와 AI·로봇·자동화 기술을 공동 개발하고 검증하는 ‘개방형 혁신 테스트베드(Open Innovation Testbed)’로 확대한다. 궁극적으로는 자율형 과학과 신약개발의 새로운 연구방식을 제시하고 관련 기술이 세계 연구현장으로 확산되는 글로벌 대표 연구거점(Reference Site)으로 발전시킬 계획이다. KAIST 자연과학대학장 겸 이노코어(InnoCORE) AI-CRED 혁신신약 연구단장인 이희승 교수는 “SHARE Hub의 핵심은 단순히 실험을 자동화하는 것이 아니라, AI와 로봇이 실제 과학적 질문을 해결할 수 있도록 연구자와 기술을 연결하는 데 있다”며 “KAIST의 다양한 분야 연구자들과 산업계가 함께 새로운 기술을 개발하고 검증하는 열린 연구환경으로 발전시키겠다”고 말했다. 한편, 8월 26일 오후 열린 ‘SHARE 미니 심포지엄(KAIST-Thermo Fisher Scientific Mini-Symposium for SHARE)’에서는 자율 신약개발(Autonomous Drug Discovery), AI 기반 단백질 설계(AI-driven Protein Design), 차세대 치료제(Next-generation Therapeutics), 자율 화학실험(Autonomous Chemical Experimentation) 등 자율형 과학과 신약개발의 주요 분야를 중심으로 KAIST 연구자들이 최신 연구성과를 공유했다. 써모 피셔 사이언티픽의 마크 피쉬(Mark Fish) 디지털 사이언스 및 자동화 솔루션 사업 부문 대표는 자율형 과학과 신약개발의 미래 비전을 소개했으며, 양 기관은 이를 토대로 향후 공동연구 방향과 협력 방안을 논의했다.

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.

AI는 사람의 행동을 넘어 그 안에 담긴 경험과 상황, 의도까지 이해할 수 있을까. 우리 대학은 지난 10년간 증강현실을 통해 공간과 사람을 연결해 온 연구를 바탕으로, 인간과 AI가 경험을 나누며 함께 발전하는 새로운 연구 방향을 제시한다. 우리 대학은 증강현실연구센터(ARRC)가 설립 10주년을 맞아 오는 9월 1일 KI빌딩 매트릭스 홀에서 ‘증강현실 연구 중심 10년, 다음 10년을 열다’​를 주제로 기념 심포지엄을 개최한다고 21일 밝혔다. 이번 심포지엄에서는 지난 10년간 축적해 온 공간컴퓨팅·확장현실(XR)·인간-컴퓨터 상호작용 연구 성과를 돌아본다. 이어 ‘공간을 연결하는 XR’에서 한발 더 나아가, AI가 인간의 경험과 상황, 의도를 이해하고 서로의 경험을 공유하며 함께 발전하는 ‘공생형 현실 증강지능(Symbiotic AIR·Augmented Intelligence for Reality)’이라는 차세대 연구 비전을 제시한다. 핵심 화두는 ‘AI가 인간의 의도를 이해할 수 있는가’​다. 현재 AI는 영상이나 센서 데이터를 통해 사람의 행동을 인식할 수 있지만, 같은 행동도 누구와 어디에서 어떤 목적으로 하는지에 따라 의미가 달라질 수 있다. 연구진은 AI가 인간을 보다 깊이 이해하려면 행동뿐 아니라 시선·음성·언어·자세·동작과 주변 공간, 사람 간 관계 등 다양한 맥락을 함께 학습해야 한다​고 본다. 이를 위해 인간의 실제 경험을 AI가 학습할 수 있는 데이터로 구조화하고, 이를 AMI(Augmented Memory Infrastructure·확장형 기억 인프라)​에 축적하는 연구 구상을 제시한다. 사람이 무엇을 보고 듣고 말하고 행동했는지를 맥락과 함께 AI가 ‘기억’하고 이해하도록 만드는 기반이다. 연구진은 이를 토대로 AI가 인간의 경험을 이해하고 필요한 순간에 기억과 능력을 확장하는 ‘Augmented Humanity(증강인류)’​로 발전시키는 것을 목표로 한다. 센터는 지난 10년간 현실 공간과 가상정보를 자연스럽게 결합하고, 떨어진 공간과 사람을 연결해 소통·협업할 수 있는 공간컴퓨팅·XR 기술을 연구해 왔다. 특히 ‘공간을 이어 연결하고, 소통하고, 협력하는 XR’ 연구는 2025년 KAIST 대표연구성과 10선에 선정됐다. 이번 10주년을 기점으로 연구의 범위를 한 단계 확장한다. 지난 10년이 ‘공간을 어떻게 연결할 것인가’​에 집중했다면, 앞으로의 10년은 ‘AI가 착용형 XR과의 융합으로 인간을 어떻게 이해하고 함께 진화할 것인가’​를 탐구한다는 구상이다. 이러한 연구를 실제 도시와 산업 현장으로 확장하기 위한 ‘초시공간 경험 전이와 공유를 위한 AIR-AMI 가치사슬’​도 소개한다. KAIST와 대덕연구개발특구의 정부출연연구기관, 기업이 기술과 인프라를 연결해 AI+XR 기술을 실제 환경에서 학습·검증하고 산업으로 확장하는 협력 모델이다. 우리 대학은 공간컴퓨팅·세계모델·XR 상호작용 분야의 원천기술과 경험 플랫폼을 구축하고, KISTI는 대규모 멀티모달 데이터와 초고성능컴퓨팅을 통해 ‘인간과 공존하는 로봇을 위한 인간-로봇 협업 데이터/학습 플랫폼’기반의 AI 학습·검증 기반을 제공한다. ETRI는 ‘실가상 융합 공간에서의 공감 상호작용 기술’ 중심으로 AI+XR·실감미디어·공간지능 기술을 연결해 응용과 실증을 확대하고, 한국건설기술연구원은 ‘가상융합(XR-Twin) 기반 건설 피지컬 AI 실증·검증 플랫폼 구축’을 통해 도시·건설·재난 등 실제 공간에서 검증한다. 한국한의학연구원은 ’Symbiotic AIR와 한의학이 만나는 미래 헬스케어‘를 통해 건강·행동·생활 맥락을 활용해 인간 중심 헬스케어 AI의 가능성을 검증하고, 버넥트(VIRNECT)는 ‘산업용 XR과 피지컬 AI의 융합과 확장’을 통해 제조·건설·교육·서비스 현장에서 AI+XR를 실증·사업화해 연구실의 기술을 실제 사람과 산업의 경험으로 연결할 예정이다. 특히 심포지엄에서는 대전을 AI+XR 기술의 글로벌 실증 테스트베드로 발전시키는 ‘뉴잼대전’ 구상​도 소개한다. 연구실에서 개발한 AI를 정해진 데이터로 검증하는 데 그치지 않고, 사람들이 생활하고 이동하며 일하는 실제 도시를 AI+XR 기술의 학습과 검증 무대로 활용한다는 구상이다. 대덕연구개발특구의 연구 역량과 기업의 기술, 도시의 실제 환경을 연결해 ‘연구실에서 개발하고, 도시에서 검증하며, 산업으로 확장하는’ 생태계​를 구축할 계획이다. 증강현실연구센터장 우운택 교수는 “지난 10년이 XR로 공간과 사람을 연결하는 시간이었다면, 다음 10년은 AI가 착용형 XR을 통해 인간의 경험과 의도를 이해하고 경험공유와 전이를 통해 함께 진화하는 시간이 될 것”​이라며 “인간을 대신하는 AI를 넘어 인간과 AI가 함께 진화하는 새로운 AI+XR 개념과 가능성을 제시하겠다”​고 말했다. 이번 심포지엄은 누구나 참가할 수 있으며, 사전등록 페이지를 통해 8월 27일(목)까지 신청할 수 있다. 사전등록을 하지 못한 경우 행사 당일 현장 등록도 가능하다. ※사전등록: http://kaist-arrc.github.io/arrc-10th/register, 행사안내 : https://kaist-arrc.github.io/arrc-10th/#top

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