정책
< KAIST 전기및전자공학부 배현민 교수(창업원장) >
우리 대학이 추진 중인 ‘K-글로벌 딥테크 창업 전략’이 구체적인 성과로 이어지고 있다.
우리 대학은 창업원이 육성한 의료 AI 솔루션 기업 ㈜배럴아이(대표 배현민)가 글로벌 헬스케어 선도기업으로부터 약 140억 원(미화 1,000만 달러) 규모의 전략적 시리즈 A 투자를 유치하며, KAIST 딥테크 창업 생태계의 대표 성공 사례로 자리매김했다고 14일 밝혔다.
■ KAIST, 연구기반 딥테크 창업 전주기 지원체계 강화
KAIST 창업원은 과학기술 기반 창업을 통한 혁신 생태계 조성을 목표로 기술사업화·창업보육·투자연계·글로벌 진출 등 전주기 지원체계를 운영하고 있다. ‘K-글로벌 딥테크 창업 전략’을 중심으로 연구성과의 시장 진입과 글로벌 투자 유치를 촉진하며, 대한민국을 대표하는 딥테크 창업 허브로 성장하고 있다.
KAIST는 특히 AI, 바이오헬스, 반도체, 미래모빌리티 등 첨단 산업 분야를 중심으로 매년 수십 개의 딥테크 스타트업을 배출하며 국가 혁신성장형 창업의 모델 기관으로 주목받고 있다.
■ 성과: AI 중심 딥테크 창업 생태계 확산… 누적투자 3.5조 원 유치
KAIST는 AI 분야를 중심으로 한 딥테크 창업의 중심지로 자리매김하고 있다. 대표적인 AI 창업기업들이 KAIST 연구성과를 기반으로 글로벌 시장에서 빠르게 성장 중이다.
리벨리온(Rebellions)은 2020년 설립된 AI 반도체 스타트업으로, 인공지능 딥러닝에 최적화된 AI 칩을 설계·개발해 기업가치 1조 원을 돌파한 유니콘 기업으로 성장했다.
파네시아(Panacea)는 2022년 창업한 반도체·디스플레이 분야의 AI 인프라 링크솔루션 기업으로, 제조 공정 최적화에 특화된 AI 기반 링크 솔루션을 제공하며 기업가치 3,500억 원 규모로 성장했다.
배럴아이(BarrelEye)는 초음파 영상 기반 AI 진단 기술로 글로벌 헬스케어 시장 진출 및 140억 원 규모의 전략적 투자 유치에 성공하며, KAIST의 AI·의료 융합 창업 역량을 입증했다.
이처럼 KAIST는 AI를 선도하는 기술력을 기반으로 연구자 창업이 실질적인 산업 성과로 이어지는 딥테크 창업 생태계를 구축하고 있다.
최근 5년간 투자 유치에 성공한 KAIST 창업기업의 누적 국내외 투자 유치 규모는 3.5조 원에 달한다.
KAIST 이광형 총장은 “KAIST의 K-글로벌 딥테크 창업 전략은 연구성과가 산업혁신으로 이어지는 대한민국형 딥테크 창업 모델로 자리잡고 있다”며, “배럴아이의 글로벌 투자 유치는 KAIST 연구자 창업이 세계 시장에서 기술 경쟁력을 입증한 상징적인 사례다. 앞으로도 KAIST는 과학기술 기반 창업을 통해 국가 혁신성장을 선도하겠다”고 밝혔다.
■ 의료 AI 스타트업 ‘배럴아이’, 글로벌 헬스케어 기업과 전략적 협력 구축
이번 투자는 배럴아이의 초음파 영상 기반 AI 진단 기술이 글로벌 임상 및 산업 현장에서 상용화 가능한 수준의 기술력으로 인정받은 결과로 평가된다.
투자에 참여한 기업은 의료영상 및 진단 분야의 글로벌 선도 기업으로, 양사는 향후 기술 공동개발 및 해외 시장 진출을 위한 전략적 협력 관계를 구축할 예정이다.
배럴아이는 딥러닝 및 RF(무선주파수) 신호 기반 정량 초음파 분석 기술을 바탕으로, 인체 내부의 미세한 조직 변화를 고해상도로 탐지하는 AI 진단 솔루션을 개발하고 있다. 현재 유방암, 갑상선 질환, 간 질환, 심혈관 질환 등 다양한 임상 분야로 적용 영역을 확장 중이다.
KAIST 창업원장이자 배럴아이 대표 배현민 교수는 “이번 투자는 KAIST에서 연구개발로 다져온 기술이 글로벌 시장에서도 경쟁력을 인정받았다는 의미가 있다”며, “창업원은 연구자 중심의 기술창업이 실제 산업으로 연결될 수 있도록 딥테크 창업 전주기 지원체계를 더욱 강화해 나가겠다”고 밝혔다.
참고로 ㈜배럴아이는 2021년 설립되었고 AI 기반 정량 초음파 분석 기술을 통해 기존 MRI로만 가능했던 조직 정량 정보를 초음파 영상에서 추출할 수 있도록 하는 혁신적 진단 솔루션을 개발하고 있다. 현재 글로벌 의료기기 기업 및 병원들과 협력하며 의료영상 AI 분야의 상용화를 선도하고 있다.
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행사 AI·휴머노이드 로봇·우주 로버 총출동..과학축제서 미래 기술 체험
우리 대학이 4월 과학의 달을 맞아 국내 최대 규모의 과학 축제인 ‘2026 대한민국 과학기술축제’에 참여해, AI와 로봇 공학의 정점을 선보이는 참여형 전시관 ‘KAIST Play World’를 운영한다고 10일 밝혔다. 올해 축제는 ‘2026 대한민국 과학축제 인(in) 대전(4월 17일~19일)’과 ‘2026 대한민국 과학축제 인(in) 경기(4월 24일~26일)’로 나뉘어 개최된다. KAIST는 대전 DCC(제2전시장)와 일산 킨텍스에서 순차적으로 전시를 진행하며, ‘Play World’ 콘셉트를 적용해 세대 특성에 맞춘 차별화된 체험형 콘텐츠를 선보일 예정이다. 특히 KAIST 캐릭터 ‘넙죽이’를 활용한 현장 이벤트와 기념품도 함께 제공해 관람객의 참여도를 높일 계획이다. □ [대전] 휴머노이드 로봇부터 우주 로버, AI 반도체 친구 &ls
2026-04-10 -
행사 제5회 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회 성료
우리 대학 인공지능반도체대학원은 4월 8일(수) 오전 대전 오노마 호텔에서 '제5회 한국인공지능시스템포럼(KAISF)' 조찬 강연회를 성공적으로 개최하였다. 이번 강연회는 인공지능이 물리 세계와 직접 맞닿으며 산업 현장에 빠르게 스며드는 'Physical AI' 시대를 주제로, 총 63명의 산학 전문가가 참석한 가운데 활발한 논의가 이루어졌다. 초청 강연은 ㈜NC AI 이연수 대표이사와 김민재 CTO가 '물리 내재화 기반의 차세대 피지컬 AI와 전주기 통합 플랫폼 개발 현황'을 주제로 공동 진행하였다. 강연에서는 AI 기술의 발전으로 물리 법칙을 스스로 이해하는 피지컬 AI가 로봇 산업의 판도를 바꾸고 있는 현황을 소개하며, 다음 세 가지 핵심 내용을 중심으로 전개되었다. ▲질량·마찰·탄성 등 역학적 관계를 내재화한 WFM(월드 파운데이션 모델) 핵심 기술 및 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기반 작업 지능 최적화 ▲Sim-to-Real 간극을 최소화
2026-04-10 -
연구 이노코어 연구단, 노벨화학상 데이비드 베이커와 ‘AI 단백질 설계’ 성공
과학기술정보통신부 이노코어(InnoCORE) 사업을 통해 구축된 연구 협력 기반 아래, KAIST 이노코어 연구진이 의미 있는 연구 성과를 도출했다. 우리 대학은 2024년 노벨 화학상 수상자인 David Baker 교수(데이비드 베이커, 미국 워싱턴대학교)의 방문을 계기로, 공동연구를 통해 AI로 원하는 화합물을 정확히 인식하는 단백질 설계 연구 결과를 공개했다. 우리 대학은 생명과학과 이규리 교수가 AI-CRED 혁신신약 이노코어(InnoCORE) 연구단에 참여 중인 연구진으로서, David Baker 교수와의 공동 연구를 통해 특정 화합물을 선택적으로 인식하는 인공 단백질을 AI로 설계하는 데 성공했다고 9일 밝혔다. 이번 연구는 AI를 활용해 특정 화합물을 인식하는 단백질을 처음부터 설계(de novo)하고, 이를 실제로 작동하는 바이오 센서로 구현한 것이 특징이다. 기존에는 자연 단백질을 탐색하거나 일부 기능을 수정하는 방식이 주를 이뤘다면, 이번 연구는 AI 기반
2026-04-09 -
행사 KAIST-한전KDN, AI 기반 캠퍼스 에너지 플랫폼 구축 MOU 체결…글로벌 진출 추진
우리 대학은 한전KDN(대표이사 박상형)과 인공지능(AI)과 에너지 분야를 융합한 ‘AI+X’ 전략 기반 캠퍼스 마이크로그리드(Micro Grid, 소규모 독립형 전력망) 구축을 위한 업무협약(MOU)을 8일 체결했다고 밝혔다. 한전KDN(KEPCO Knowledge, Data & Network Co., Ltd.)은 전력 시스템에 정보통신기술(ICT)을 접목한 에너지 플랫폼을 개발·운영하는 한국전력공사 계열 공기업이다. 이번 협약은 AI 기반 전력 운영 기술을 활용해 캠퍼스 단위의 탄소중립(Net-Zero) 플랫폼을 구축하고, 이를 실증하기 위한 에너지 테스트베드를 조성하기 위해 추진됐다. 이를 통해 차세대 에너지 기술 고도화와 글로벌 비즈니스 모델 창출을 도모할 계획이다. 양 기관은 KAIST 캠퍼스를 중심으로 실제 전력 생산·소비 데이터를 활용한 AI 기반 에너지 관리 시스템(Energy Management System
2026-04-08 -
연구 AI 메모리 병목 뚫었다... KAIST 참여 ‘터보퀀트’, 최대 6배 압축
AI 성능을 좌우해온 ‘메모리 병목’이 뚫렸다. 우리 대학이 참여한 국제 공동연구팀이 최대 6배까지 메모리를 줄이면서도 성능은 유지하는 차세대 알고리즘을 공개하며, AI 산업은 물론 반도체 수요 구조까지 바꿀 기술적 전환점을 제시했다. 고용량 중심에서 고효율 중심으로 전환되면서, AI는 더 저렴해지고 빠르게 확산되는 동시에 반도체 수요 역시 질적으로 고도화될 전망이다. 우리 대전기및전자공학부 한인수 교수가 참여한 구글 리서치(Google Research), 딥마인드(DeepMind), 뉴욕대(New York University) 공동 연구팀이 인공지능(AI) 모델의 고질적인 한계로 꼽혀온 메모리 과부하 문제를 해결할 차세대 양자화 알고리즘 ‘터보퀀트(TurboQuant)’를 공개했다고 27일 밝혔다. AI 모델은 입력 데이터를 벡터 형태로 바꾼 뒤, 벡터 간 유사도를 계산해 작동한다. 이 과정에서 고정밀(high-precision)
2026-03-28