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스마트워치 병원급 혈압 도전..심혈관 질환 조기 진단 성큼
혈액의 흐름은 생명의 신호다. 이 흐름이 느려지거나 불안정해지면 심혈관 질환과 쇼크로 이어질 수 있다. 그러나 혈류를 정확히 측정하려면 병원 장비에 의존해야 했다. 우리 대학 연구진이 피부에 붙이기만 하면 혈류를 실시간으로 측정할 수 있는 무선 전자패치를 개발했다.
우리 대학은 전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀이 딥러닝(AI)과 다층 열 센싱 기술을 결합한 무선 웨어러블 혈류 측정 시스템을 개발했다고 5일 밝혔다. 이 장치는 혈관을 직접 건드리지 않고도(비침습 방식) 혈류 속도와 혈관 깊이를 동시에 측정할 수 있다. 혈관이 피부 속 얼마나 깊이 위치하느냐에 따라 센서 신호가 달라지기 때문에, 깊이 정보는 혈류를 정확히 계산하는 핵심 변수다.
기존에는 초음파나 광학 방식이 주로 사용됐지만, 장비가 크거나 혈관 깊이에 따라 정확도가 떨어지는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘혈액이 흐르면 주변에 미세한 열 이동이 발생한다’는 점에 주목했다.
연구팀은 서로 다른 깊이에 온도 센서를 배치해 열의 이동 경로를 입체적으로 분석하는 ‘다층 열 센싱’ 기술을 개발했다. 여기에 AI 알고리즘을 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 실시간으로 분리·추출하는 데 성공했다. 여기에 AI를 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 정확히 구분해 냈다.
실험 결과, 초당 1~10mm 범위의 혈류 속도를 오차 0.12mm/s 이내로, 1~2mm 범위의 혈관 깊이를 오차 0.07mm 이내로 측정하는 데 성공했다. 이는 머리카락 굵기보다 작은 수준의 오차로, 일반적인 웨어러블 기기로는 구현하기 어려운 정밀도다.
특히 이 기술을 스마트워치에 사용되는 광혈류(PPG) 센서와 결합하면 혈압 측정 오차를 최대 72.6%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 이는 스마트워치 혈압 측정값이 병원 장비에 한층 가까워질 수 있음을 의미한다. 즉, 웨어러블 기기의 신뢰도를 크게 높일 수 있는 성과다.
이 전자패치는 응급 의료 현장에서 환자의 상태 변화를 실시간으로 감지하는 데 활용될 수 있다. 고혈압·당뇨 환자의 맞춤형 건강관리, 쇼크와 같은 급성 위험 신호의 조기 감지에도 적용 가능하다.
권경하 교수는 “이번 기술은 혈류와 혈압을 더 정확하게 측정할 수 있는 원천 플랫폼”이라며 “스마트워치와 결합해 일상 속 건강 모니터링 수준을 한 단계 끌어올릴 것”이라고 말했다.
본 연구는 심영민 석박통합과정이 1저자로 연구를 주도했으며 해당 연구 결과는 세계적 학술지 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 2월 6일 게재되었다.
※ 논문명: Deep learning–integrated multilayer thermal gradient sensing platform for real-time blood flow monitoring, DOI: 10.1126/sciadv.aea8902
한편, 이번 연구는 삼성전자 종합기술원(SAIT) 및 한국연구재단(NRF) 우수신진연구(2022R1C1C1010555), 지역혁신 선도연구센터(2020R1A5A8018367), BK21 FOUR 프로그램, 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능반도체대학원의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.05
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세포 속 ‘유전자 지도’ 한번에 해독...치매·암 연구 게임체인저
질병의 시작점은 단 한 개의 세포다. 그러나 지금까지는 개별 세포의 변화를 정밀하게 들여다보는 데 한계가 있어, 수천~수만 개 세포의 평균값을 분석하다 보니 질병의 ‘초기 신호’를 정확히 포착하기 어려웠다. 우리 대학 연구진이 마치 구글어스로 지구를 확대하듯, 그 세포 속 유전 설계도를 입체적으로 동시에 해독하는 기술을 세계 최초로 구현했다. 암과 치매, 파킨슨병 등 복잡 질환 연구의 판을 바꿀 성과다.
우리 대학은 생명과학과 정인경 교수 연구팀이 미국 듀크대학교 야루이 디아오(Yarui Diao) 교수팀과 공동연구를 통해, 단일 세포에서 ▲유전자 발현(전사체) ▲후성유전체 ▲게놈 3차 구조를 동시에 분석하는 세계 최초의 초정밀 분자지도 해독 기술 ‘scHiCAR(에스씨하이카, single-cell Hi-C with assay for transposase-accessible chromatin and RNA sequencing)’를 개발했다고 4일 밝혔다.
세포의 상태를 결정하는 핵심은 결국 유전자의 작동 방식이다. 유전자는 단순히 켜지고 꺼지는 스위치가 아니다. 어떤 유전자가 실제로 작동하는지(전사체), 왜 작동하는지(후성유전체), 어떤 공간 구조 속에서 작동하는지(게놈 3차 구조)가 함께 맞물려 세포의 운명을 결정한다. 기존 기술은 이 정보를 각각 다른 세포에서 따로 얻은 뒤 사후에 맞춰야 했기 때문에, 미세한 변화가 왜곡되거나 누락될 수 있었다.
연구팀은 전사체, 후성유전체, 3차 게놈 구조 등 이 세 가지 유전 정보를 단일 세포에서 동시에 분석하는 통합 정밀 분석 기술인 ‘트라이모달 멀티오믹스(trimodal Trimodal Multi-omics)’ 기술을 구현했다. 여기에 인공지능(AI) 분석을 접목해 정확도와 재현성을 크게 높였다. 그 결과, 세포 내부의 유전 정보를 ‘한 장의 입체 지도’처럼 읽어내는 통합 분석 플랫폼을 완성했다.
특히 세포 하나당 분석 비용을 약 0.04달러(한화 약 50원) 수준으로 낮추는 데 성공했다. 이를 통해 생쥐 뇌 조직 내 160만 개 세포에 대한 고해상도 분자지도를 구축했다. 이는 질병 유전자가 언제, 어디서, 어떤 구조 속에서 켜지고 꺼지는지를 세포 단위에서 정밀하게 규명할 수 있음을 의미한다.
연구팀은 해당 기술을 뇌 조직과 근육 재생 과정에 적용해 22개 주요 세포 유형의 서로 다른 유전자 작동 원리를 밝혀냈다. 특히 근육 줄기세포가 재생되는 과정에서 유전자의 입체 구조가 동적으로 변화하며 세포 운명을 결정하는 과정을 단일 세포 수준에서 실시간으로 추적하는 데 성공했다. 이는 노화 및 난치 질환 치료 전략 개발의 핵심 기반이 될 것으로 기대된다.
정인경 교수는 “이번 연구는 세포를 관찰하는 수준을 넘어, 세포 내부 유전체 설계도를 정밀하게 읽고 제어할 수 있는 가능성을 제시했다”며 “파킨슨병과 암 등 복잡 질환의 발생 기전을 밝히고 환자 맞춤형 신약 타깃을 발굴하는 데 중요한 전환점이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 KAIST 양동찬 박사가 공동 제1저자로 그리고 KAIST 김규광 박사가 주요 연구진으로 참여했으며, 국제 학술지 ‘네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology, IF=46.9)’에 2월 19일 자로 게재됐다.
※ 논문명: Trimodal single-cell profiling of transcriptome, epigenome and 3D genome in complex tissues with scHiCAR, DOI: 10.1038/s41587-026-03013-7
한편, 이번 연구는 서경배과학재단과 삼성미래기술연구소, 과학기술정보통신부 한국연구재단의 기초연구사업 및 바이오의료기술개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.04
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봄날 캠퍼스 ‘느슨한 시간(Oblique Time) ’展 개최
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.
2026.03.03
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늘려도 선명한 세계 최고 ‘스트레처블 OLED’ 구현
늘이면 어두워지던 신축성 디스플레이의 한계를 넘어섰다. 공동연구진은 늘려도 밝기가 떨어지지 않는 세계 최고 수준의 신축성 유기 발광 다이오드(OLED, Organic Light Emitting Diode)를 구현했으며, 반복적인 신축 환경에서도 성능 안정성을 입증해 상용화 가능성을 크게 높였다.
우리 대학은 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 미국 시카고대학교, 중국 쑤저우대학교 연구진과 공동으로 늘어나도 전기가 끊기지 않는 새로운 전극 기술을 개발했다고 3일 밝혔다. 전극은 OLED에서 빛을 내기 위해 전기를 공급하는 핵심 부품이다. 연구팀은‘하이브리드 액체 금속 음극(전자를 공급하는 전극)’을 적용해 성능 저하 없는 차세대 신축성 OLED를 구현했다. 기존 신축성 OLED에서의 음극은 효율적인 전자 공급과 우수한 기계적 신축성을 동시에 만족하기 어려웠다.
연구팀의 해결책은 ‘액체 금속’이다. 연구팀은 머리카락 굵기의 수십 분의 일에 불과한 크기의 작은 액체 금속 입자들을 촘촘히 쌓은 뒤, 그중 표면에 있는 입자들만 터뜨려 하나로 이어진 매끄러운 금속층을 만들었다. 아래에는 여전히 작은 입자층이 남아 있어, 전기는 위의 금속층을 따라 안정적으로 흐르고, 아래층은 고무처럼 늘어날 때 충격을 흡수한다. 그 결과 금속처럼 전기는 잘 통하면서도 고무처럼 자유롭게 늘어나는 전극이 완성됐다. 화면을 늘려도 밝기가 줄어들지 않는 이유다.
이 기술을 적용한 신축성 OLED는 낮은 전압(3.0 V)에서도 빛이 켜지기 시작했으며, 9.5 V(볼트) 구동 시 최대 17,670 cd/m²(제곱미터당 칸델라*)의 높은 밝기를 기록했다. 이는 일반 스마트폰 디스플레이의 최대 밝기를 크게 상회하는 수준이다. 투입된 전류 대비 빛이 얼마나 나오는지를 나타내는‘전류 효율’역시 지금까지 보고된 신축성 OLED 가운데 세계 최고 수준(10.35 cd/A)으로, 같은 전류로 더 밝은 빛을 낼 수 있음을 의미한다.
*cd/m²(제곱미터 당 칸델라)는 화면이 얼마나 밝게 보이는지를 나타내는 국제 표준 단위로, 숫자가 클수록 더 강한 밝기를 의미한다.
특히 기존 신축성 OLED는 화면을 늘리면 전극이 손상되면서 밝기가 크게 감소하는 문제가 있었지만, 이번 기술은 신축 상태에서도 초기 밝기를 거의 그대로 유지했다. 기존 기술의 가장 큰 약점으로 지적되어 온 ‘신축 시 밝기 저하’ 문제를 크게 개선한 것이다.
또한 여러 차례 반복해 늘리고 줄이는 실험에서도 밝기와 전기적 성능이 안정적으로 유지됐다. 이는 옷처럼 입거나 피부에 부착해 움직이는 상황에서도 고장 없이 사용할 수 있음을 의미한다. 상용화에 중요한 내구성까지 확보한 셈이다.
이번 기술은 웨어러블 디스플레이를 비롯해 소프트 로봇, 전자 피부, 체내 삽입형 의료기기 등 차세대 유연 전자기기 분야 전반에 활용될 것으로 기대된다.
조힘찬 교수는 “신축성 디스플레이의 성능을 제한해 온 전극 소재의 근본적인 문제를 해결했다”며 “이번 하이브리드 액체 금속 음극 기술은 차세대 유연 전자소자의 핵심 기반 기술이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 KAIST 신소재공학과 이원범 박사과정 학생이 제1 저자로 참여했으며, 해당 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)’에 2025년 12월 28일 자로 게재되었다. 연구의 우수성을 인정받아 해당 학술지의 인사이드 백 커버(Inside Back Cover) 논문으로 선정되는 성과를 거두었다.
※ 논문명: Hybrid Liquid Metal Cathode Enables High-Performance Intrinsically Stretchable OLEDs DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202518254
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부/한국연구재단의 나노및소재기술개발사업 (기여도 50%), 선도연구센터지원사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, 신진연구자 인프라지원 사업, 산업통상부의 산업혁신인재성장지원 사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.03
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'뇌를 닮은 AI’ 개발.. 예측이 틀려도 한번 더 생각한다
인공지능은 이제 바둑을 두고, 그림을 그리고, 사람처럼 대화까지 한다. 하지만 결정적인 차이가 있다. AI는 인간의 뇌보다 훨씬 많은 전기를 써야 작동한다는 점이다. 과학자들이 오랫동안 던져온 질문은 이것이다. “뇌는 어떻게 이렇게 적은 에너지로도 똑똑하게 학습할 수 있을까?”우리 대학 연구진이 그 답에 한 걸음 다가섰다.
우리 대학은 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 인간 뇌의 학습 원리를 딥러닝에 적용해, 깊은 인공지능 모델도 안정적으로 학습시키는 새로운 기술을 개발했다고 1일 밝혔다.
우리 뇌는 세상을 수동적으로 받아들이지 않는다. 현재 벌어지는 일을 단순히 인식하는데서 그치지 않고‘다음에 무슨 일이 일어날까?’를 먼저 예측하고, 실제 결과가 다르면 그 차이(오차)를 줄이는 방향으로 스스로를 수정한다. 바둑에서 상대의 다음 수를 예상했다가 빗나가면 전략을 바꾸는 것과 비슷하다. 이 같은 정보처리 방식을 ‘예측 부호화(Predictive Coding)’라고 한다.
과학자들은 이 원리를 AI에 적용하려 했지만, 난관이 있었다. 신경망이 깊어질수록 오차가 특정 부위에 몰리거나 아예 사라져 성능이 떨어지는 문제가 반복됐기 때문이다.
연구팀은 그 원인을 수학적으로 규명하고 새로운 해법을 제시했다. 핵심은 단순하다. AI가 결과만 예측하는 것이 아니라, ‘예측 오차가 앞으로 어떻게 변할지’까지 다시 예측하도록 만든 것이다. 연구팀은 이를 ‘메타 예측(Meta Prediction)’이라 설명한다. 쉽게 말해, ‘틀림을 한 번 더 생각하는 AI’다. 이 방식을 적용하자, 깊은 신경망에서도 학습이 멈추지 않고 안정적으로 진행됐다.
실험 결과도 인상적이다. 총 30가지 실험 중 29개에서, 현재 AI의 표준 학습법인 ‘역전파(Backpropagation)’보다 높은 정확도를 기록했다. 역전파는 AI가 ‘틀린 만큼 거꾸로 되돌아가며 고치는’ 현재의 대표적 학습 방법이다.
기존 AI 학습방식(역전파)는 모든 층이 서로 긴밀하게 연결돼 있어, 전체 네트워크를 한 번에 계산하고 한 번에 수정해야 하지만 이 방법은 이 방식은 뇌처럼 분산적·부분적으로 학습해도 큰 AI 모델을 잘 학습시킬 수 있음을 입증한 것이다.
이번 기술은 전력 효율이 중요한 뉴로모픽 컴퓨팅, 환경에 적응해야 하는 로봇 AI, 기기 내부에서 작동하는 엣지 AI 등 다양한 분야로 확장될 것으로 기대된다.
이상완 석좌교수는 “뇌의 구조를 단순히 모방한 것이 아니라, 뇌의 학습 원리 자체를 AI가 따르도록 만든 것이 이번 연구의 핵심”이라며 “뇌처럼 효율적으로 배우는 인공지능의 가능성을 열었다”고 말했다.
이번 연구는 하명훈 박사가 제1저자, 이상완 교수가 교신저자로 참여했으며, 인공지능 국제학회 ICLR 2026(International Conference on Learning Representations)에 채택돼 1월 26일 온라인 게재됐다.
※ 논문명: Stable and Scalable Deep Predictive Coding Networks with Meta Prediction Errors, 논문 원본: https://openreview.net/forum?id=kE5jJUHl9i¬eId=e6T5T9cYqO
본 연구는 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원 디지털분야글로벌연구지원사업(마이크로소프트연구소 공동연구), 삼성전자 SAIT NPRC 사업, SW스타랩 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.03
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이상엽 연구부총장, 합성생물학 산학연 협력 이끈다
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.
2026.02.27
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'딥테크 스케일업 밸리’ 본격 가동...피지컬 AI 실행 전략 공개
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.
2026.02.27
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산업디자인학과, 로쏘(주)성심당과 ‘디자인 교육 및 연구 협력’ 위한 MOU 체결
우리 대학 산업디자인학과는 2026년 2월 24일, 로쏘(주)성심당과 산학협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 이번 협약은 각 분야의 독보적인 창의력과 기술력을 결합하여 상호 성장을 도모하고, 나아가 문화 산업 디자인 혁신을 주도할 협력체제를 구축하고자 추진되었다.
KAIST 산업디자인학과에서 개최된 협약식에는 학과장 석현정 교수 외 교수진 11명과 로쏘(주)성심당 임선 이사 외 관계자 3명이 참석했다. 양 기관은 이번 협약을 통해 ▲AI 및 미래 기술을 접목한 디자인ㆍ콘텐츠ㆍ서비스 아이디어 공동 연구 ▲브랜드ㆍ고객ㆍ운영 전반의 데이터 관리 체계 고도화 ▲데이터 기반의 전략적 의사결정을 위한 연구 등을 주요 내용으로 긴밀한 협력을 이어갈 계획이다.
양 기관은 정기적인 협의체 운영과 공동 프로젝트를 통해 문화 산업의 디자인 혁신을 선도하고, 산업 간 경계를 허무는 새로운 협업 모델을 지속적으로 선보일 것으로 기대된다.
2026.02.26
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3대 이어진 ‘기부 DNA’가 ‘KAIST DNA’를 만나다
우리 대학은 한 가문의 숭고한 나눔 정신이 담긴 50억 6천만 원의 발전기금을 전달받았다고 26일 밝혔다. 이번 기부는 할머니의 유산을 바탕으로 아버지가 기부를 결심하고, 그 뜻을 딸이 실행에 옮기며 3대에 걸쳐 완성된 사례로 더욱 의미를 더한다.
기부자는 “기부자의 이름보다 KAIST 젊은 과학자의 연구 성과가 빛나기를 바란다”고 밝히며, 자신의 이름이 드러나는 약정식이나 예우 행사 등을 모두 사양했다. 기부자의 뜻에 따라 모든 절차는 간소하게 진행됐으며, 신원 역시 공개하지 않기로 했다.
서울에 거주하는 70대 기부자는 생전 나눔을 실천해 온 어머니의 유산을 바탕으로 사업을 일궈 성공을 거두었다. 최근 그는 어머니의 유산 일부를 사회에 환원하기로 결심했다.
평생 베풂을 실천한 어머니의 모습을 보고 자란 그에게 기부는 자연스러운 선택이었다. 그리고 그 결심은 딸이 구체적인 실행으로 완성했다. 기부자의 딸은 기부 진행 전 과정에 주도적으로 참여하며 가문의 나눔 정신을 다음 세대로 잇는 역할을 했다.
기부자는 “어머니께서 평생 실천하신 나눔이 우리 가문의 가장 큰 자산이었다”며 “이제는 제 딸과 함께 그 소중한 가치를 대한민국 과학의 주역들에게 전달하고자 한다”고 밝혔다. 이어 “이 기금이 젊은 석학들에게 실질적인 도움이 된다면 그것만으로 충분히 보람된 일”이라고 소회를 전했다.
우리 대학은 기부자의 어머니 이름을 딴 ‘조기엽 차세대 연구리더 펠로우십’을 조성하기로 했다. ‘조기엽 펠로우십’은 원금 50억 원을 보전하고, 운용 수익으로 사업을 운영하는 원금 보전형 기금으로 설계됐다. 또한 기부자는 “하루라도 빨리 젊은 과학자들을 지원하고 싶다”는 뜻을 담아 첫해 사업 시행을 위해 6천만 원을 추가로 기탁했다.
이에 따라 올해부터 매년 3명의 ‘조기엽 펠로우’를 선정해 연간 2천만 원씩 3년간 학술활동비를 지원할 예정이다.
펠로우십 지원 대상은 정년보장 전 조교수 및 부교수급 신진 교원이다. 이 시기는 연구 역량이 폭발적으로 성장하고 혁신적 성과가 집중적으로 창출되는 ‘골든타임’이지만, 동시에 안정적 연구비 확보가 절실한 시기이기도 하다.
지원금은 도전적 연구 기획, 국제 학술 활동, 연구 인프라 확충 등 연구 자율성과 확장성을 높이는 데 활용될 예정이다. KAIST는 이번 펠로우십이 젊은 연구자의 세계적 도약을 뒷받침하는 실질적 기반이 될 것으로 기대하고 있다.
2026.02.26
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롯데그룹 신동빈 회장 명예박사 학위 수여
우리 대학은 25일 대전 본원에서 신동빈 롯데그룹 회장에게 명예경영학 박사학위를 수여했다고 26일 밝혔다.
명예경영학 박사학위를 받은 신동빈 회장은 급변하는 글로벌 경영 환경 속에서 기업의 지속가능한 성장을 이끌어 온 대한민국을 대표하는 기업인이다. 신 회장은 롯데그룹 회장으로서 전통적인 유통·소비재 중심의 사업 기반을 안정적으로 고도화하는 한편, 화학·소재, 친환경 에너지, 디지털 전환 등 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 분야에 전략적 역량을 집중해 왔다.
우리 대학은 “신동빈 회장은 기업의 성과가 사회와 분리될 수 없다는 인식 아래 환경·사회·지배구조(ESG)를 경영의 핵심 축으로 삼아 책임 있는 경영을 실천해 왔다”며 “과학기술을 기반으로 한 산업 전환과 사회적 가치 창출을 제도와 실행으로 구체화해 온 점을 높이 평가해 명예박사 학위를 수여했다”고 밝혔다. 아울러 기술 혁신의 성과가 사회와 사용자에게 실질적으로 확산되는 과정의 중요성을 경영 전략에 반영해 온 점도 이번 수여 결정의 배경으로 꼽았다.
신동빈 회장은 KAIST와의 산학협력을 통해 과학기술 연구 인프라 조성과 융합 연구 기반 구축에 기여해 왔다. 롯데그룹은 KAIST에 140억 원 규모의 발전기금을 출연해 ‘LOTTE–KAIST R&D센터’와 ‘LOTTE–KAIST 디자인센터’를 설립했으며, 이를 통해 탄소중립 기술, 바이오 지속가능성, 에너지·소재, 헬스케어 등 미래 사회가 요구하는 핵심 분야에서 다학제 융합 연구가 이루어질 수 있는 기반을 마련했다.
특히 이러한 협력은 연구 인프라 구축과 중장기 연구 아젠다 설정, 연구 성과의 산업·사회 확산을 연계하는 실행형 산학협력 모델로 평가받았다. R&D센터를 중심으로 한 기술 연구와 더불어, 디자인센터는 연구 성과가 사회와 사용자에게 전달되는 과정에 주목해 기술 연구의 사회적 활용 가능성을 확장하는 역할을 수행해 왔다. 이는 KAIST의 연구 경쟁력 강화와 함께 연구 성과가 사회적 가치로 확산되는 선순환 구조를 구축하는 데 기여했다.
신동빈 회장은 "산학협력을 통한 기술과 경영의 융합은 더 이상 선택이 아닌 생존 전략이 되었다"며, "롯데와 KAIST는 미래를 함께 설계하는 혁신 파트너로서 우리의 동행이 세상을 이롭게 바꾸는 혁신으로 이어지길 기원한다"고 말했다.
이광형 총장은 “신동빈 회장은 과학기술과 산업, 사회적 가치를 연결하는 책임 있는 경영을 통해 기업의 새로운 역할을 제시해 온 인물”이라며 “KAIST와의 산학협력을 통해 연구 인프라 확충과 융합 연구 기반 구축에 기여한 공로를 높이 평가해 명예경영학 박사학위를 수여했다”고 밝혔다.
2026.02.26
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AI로 ‘수소차 심장’ 설계...차세대 ‘슈퍼 촉매’ 개발
기후 위기 시대, 수소차는 친환경 모빌리티의 대안으로 떠오르고 있다. 그러나 ‘수소차의 심장’인 연료전지는 여전히 높은 가격과 짧은 수명이라는 한계를 안고 있다. 핵심 원인은 백금 촉매다. 전기를 만드는 결정적 물질이지만 반응은 느리고, 시간이 지날수록 성능이 떨어지며, 제조 비용도 높다. 한국 연구진이 이 난제를 풀 실마리를 제시했다.
우리 대학은 신소재공학과 조은애 교수 연구팀이 서울대학교(총장 유홍림) 화학생물공학부 이원보 교수팀과 함께 인공지능(AI)으로 촉매의 ‘원자 배열’경향을 예측하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
이 기술은 마치 퍼즐을 맞추기 전 어떤 조합이 퍼즐 완성에 유리한지 미리 계산해 보는 것과 같다. AI가 금속 원자들의 배열 속도를 먼저 계산해 줌으로써, 더 성능이 좋은 촉매를 효율적으로 설계할 수 있게 된 것이다. 이번 연구의 핵심은 ‘AI가 아연이 백금-코발트 원자 배열에 결정적 역할을 한다는 사실을 밝혀냈다’는 점이다.
기존의 백금-코발트(Pt-Co) 합금 촉매는 높은 성능에도 불구하고, 원자들이 규칙적으로 배열된 ‘금속간화합물(L1₀)’ 구조를 만들기 위해서는 매우 높은 온도의 열처리가 필요했다. 이 과정에서 입자가 뭉치거나 구조가 불안정해져 실제 연료전지 적용에는 한계가 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 머신러닝 기반 양자화학 시뮬레이션을 도입했다. AI를 통해 촉매 내부에서 원자들이 어떻게 움직이고 배열되는지를 정밀하게 예측했다.
그 결과, 아연(Zn)이 원자 배열을 촉진하는 매개 원소로 작용한다는 사실을 발견했다. 아연을 도입하면 원자들이 제자리를 더욱 쉽게 찾아, 보다 정교하고 안정적인 구조가 형성되는 원리다. 즉, AI가 ‘원자 배열이 만들어지는 최적의 경로’를 먼저 찾아낸 셈이다.
AI 예측을 바탕으로 실제 합성한 아연-백금-코발트 촉매는 기존 백금 촉매 대비 더 높은 활성과 뛰어난 장기 내구성을 동시에 확보했다. 이는 인공지능이 계산한 ‘가상의 설계도’가 실제 실험실에서 고성능 촉매로 구현될 수 있음을 입증한 사례다.
특히 이번 기술은 수소 승용차, 장거리 운행이 필요한 수소 트럭, 수소 선박, 에너지 저장 시스템(ESS) 등 탄소중립 핵심 산업 전반에서 촉매 수명 연장과 제조 비용 절감에 기여할 것으로 기대된다.
조은애 교수는 “이번 연구는 머신러닝을 활용해 촉매의 원자 배열 경향을 사전에 예측하고 이를 실제 합성으로 구현한 사례”라며, “AI 기반 소재 설계가 차세대 연료전지 촉매 개발의 새로운 패러다임이 될 것”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 신소재공학과 장현우 박사과정과 서울대학교 화학생물공학부 류재현 박사가 공동 제1저자로 참여했다. 연구 결과는 에너지 소재 분야의 세계적 학술지 ‘어드밴스드 에너지 머티리얼즈(Advanced Energy Materials)’에 2026년 1월 15일 자로 게재됐다.
※ 논문명: Machine Learning-Guided Design of L1₀-PtCo Intermetallic Catalysts: Zn-Mediated Atomic Ordering, DOI: https://doi.org/10.1002/aenm.202505211
본 연구는 한국연구재단 나노 및 소재기술개발사업과 한국에너지기술평가원 에너지인력양성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.02.26
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김재철AI대학원, 제조 AI 실무 인재 양성·산학 협력 본격화
우리 대학 김재철AI대학원은 국내 제조 산업의 인공지능(AI) 확산을 이끌 실무 인재 양성과 산학 네트워킹 활성화에 나서고 있다.
김재철AI대학원 성남연구센터는 제조 기업의 AI 도입 장벽을 낮추고 실질적인 기술 확산을 도모하기 위해 ▲실무자 양성 교육과 ▲기술 네트워킹 행사를 연계한 통합 지원 프로그램을 운영하고 있다.
우선, 지난 1월 27일부터 시작된 AI 팩토리 전환 실무자 양성과정은 제조 현장에 즉시 투입 가능한 AI 전문 인력을 길러내는 것을 목표로 한다. 현재 진행 중인 1단계 기초 AI 과정은 향후 제조 AI로 확장 가능한 핵심 이론과 실습 역량을 체계적으로 다지는 단계로, 실무 적용을 위한 기반 역량을 집중적으로 강화하며 높은 호응을 얻고 있다.
주관 측은 이번 기초 과정을 시작으로, 올해 상반기 중 ▲제조 AI 주요 태스크를 다루는 2단계 제조 AI 응용 과정과 ▲기업 실제 데이터를 기반으로 문제를 해결하는 3단계 기업 맞춤형 프로젝트 과정을 순차적으로 개설할 예정이다. 이를 통해 단발성 교육이 아닌, 기초 역량 확보부터 현장 적용형 심화 프로젝트까지 이어지는 단계별 로드맵을 제공한다는 계획이다.
이와 더불어, KAIST는 제조 AI 분야의 최신 기술 트렌드를 공유하고 현장의 애로사항을 해결하기 위한 ‘AI팩토리 커넥트 데이 2026’를 2월 25일(수) 서울 한국과학기술회관에서 성황리에 개최하였다.
AI팩토리 커넥트 데이 2026는 제조 기업 실무자와 AI 전문가를 연결해 지속적인 기술 협업을 도모하는 네트워킹 행사로 기획되었다. 이번 행사에서는 ▲크라우드웍스 양수열 CTO의 ‘Agentic AI로 가는 길: 산업형 AI 에이전트 전략’ ▲KAIST 이종석 교수의 ‘제조 AI 모델 학습에서의 데이터 한계와 대응 방법’ ▲(주)인이지 유보선 기술이사의 ‘인공지능의 제조 공정 적용’ 등 업계 전문가들의 초청 강연이 진행되었으며, 제조 현장에서의 AI 적용 전략과 단계적 도입 방안에 대한 논의가 이루어졌다.
특히 기술 세미나에 이어 진행된 ‘1:1 기술 상담’ 프로그램에서는 제조 AI 솔루션 개발 지원센터 자문단이 참여해, AI 도입을 고민하는 기업들의 현재 수준을 진단하고 향후 추진 방향과 준비 과제를 함께 모색하는 자리를 마련했다. 이를 통해 참가 기업들이 자사 여건에 맞는 AI 도입 로드맵을 구체화하는 계기를 제공했다.
이번 프로그램은 정부와 민간이 함께 ‘2030 제조 AI 최강’ 도약을 목표로 출범한 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스의 생태계 확산을 뒷받침하기 위해 추진되었다. KAIST는 M.AX 얼라이언스의 주요 참여 기관으로서, 체계적인 AI 교육을 통해 산업 수요에 부합하는 전문 인력을 양성하고 이를 현장에 연계·확산하는 역할을 수행하고 있다. 아울러 AI팩토리 커넥트 데이 2026를 통해 AI 도입을 희망하는 수요기업과 기술 역량을 보유한 공급기업 간의 교류를 활성화하며, 제조 AI 확산을 위한 핵심 가교로 자리매김해 나갈 계획이다.
본 성과는 '제조AI 솔루션 개발 지원센터'를 통해 산업통상자원부 및 경기도, 성남시의 지원을 받아 추진되었다.
2026.02.26
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