
< (왼쪽부터) KAIST 최윤재, 김태균, 예종철, 김현우, 홍승훈, 이상엽 교수 >
우리 대학은 과학기술정보통신부가 주관하는‘AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업’의 ‘루닛 컨소시움’ 주요 참여기관으로 선정되어, 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 14일 밝혔다.
이번 사업을 통해 KAIST는 바이오·의료 데이터 전주기를 아우르는‘의과학 특화 AI 파운데이션 모델’을 개발하며, AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성을 주도할 계획이다.
‘루닛 컨소시움’에는 루닛을 중심으로 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, 아이젠사이언스, SK바이오팜, 리벨리온 등 7개 기업과, KAIST, 서울대, NYU, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원 등 9개 의료기관 및 연구기관이 함께 참여한다.
본 컨소시엄은 최신 B200 GPU 256장을 지원받아, 의료 데이터를 처음부터 끝까지 연결해 분석하는 AI 시스템인‘증거사슬(Chain of Evidence) 기반 전주기 의과학 AI 모델’과 여러 AI가 협력해 진단·예측을 수행하는 시스템인 ‘멀티 에이전트(Multi-Agent) 서비스’를 구축·실증할 예정이다.
우리 대학은 이번 사업에서 전산학부 및 김재철AI대학원 교수진들이 공동 연구팀을 이루어 참여한다. 최윤재, 김태균, 예종철, 김현우, 홍승훈 교수가 연구팀으로 활동하며, 이상엽 연구부총장은 자문 역할을 맡고 있다.
연구진은 데이터를 단순히 수집하는데 그치지 않고, AI가 실제로 학습하고 활용할 수 있도록 의료와 생명과학 데이터를 정교하게 가공하고 체계적으로 관리하는 전략(L1~L7 단계)을 세운다. 이를 통해 의료 정보, 유전자·단백질 데이터, 신약 후보 물질 등 다양한 생명과학 데이터를 연결해 분석하는 AI 모델을 개발·검증할 예정이다.
연구팀이 통합하려는 데이터는 언어에서부터 실제 환자 진료 정보까지 폭넓게 포함된다. 구체적으로는 L1은 언어 데이터, L2는 분자의 구조, L3은 단백질과 항체, L4는 유전자와 단백질 정보를 아우르는 오믹스 데이터, L5는 의약품 정보, L6은 의과학 연구와 임상 데이터, 그리고 L7은 실제 병원에서 얻는 진료 데이터(실세계 임상 데이터) 를 의미한다. 즉, AI가 다루는 데이터는 말과 글에서 시작해, 분자와 단백질, 약물, 임상 연구, 그리고 실제 환자 진료 정보까지 모두 연결된다.

< 엑스레이 이미지와 의사 판독문(텍스트)을 함께보며 AI훈련시키는 과정(최재윤 교수연구실의 MedViLL) >
이상엽 부총장은 합성생물학과 시스템 대사공학 분야의 세계적 석학으로, 생명과학·공학·AI 융합을 통한 바이오 제조 플랫폼 구축과 정책 자문을 이끌고 있다. 그는 유전자와 단백질 등 생명정보(오믹스) 분석을 자문하고, 실험 결과를 검증하는 피드백 시스템을 설계해 한국이 개발하는 의료 AI 모델이 국제적 신뢰성과 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하고 있다.
이 부총장은 “AI 기술이 생명과학과 공학의 경계를 허물며 새로운 지식 창출의 패러다임을 만들어가고 있다”며, “KAIST는 의과학 전주기 데이터를 활용해 AI가 질병의 원인을 밝히고 치료를 예측하는 시대를 앞당길 것”이라고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST는 AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성에 기여하고, 세계 최고 수준의 AI·바이오 융합 연구를 통해 국가 전략산업의 혁신을 선도하며 인류 건강과 과학기술의 진보를 이끌어가겠다”고 밝혔다.
루닛 컨소시움에서 개발되는 모델은 상업적 활용이 가능한 오픈 라이선스(Open License) 형태로 공개되어, 국민건강 챗봇 등 다양한 의료·헬스케어 서비스로 확장될 예정이다.
우리 대학은 이번 참여를 계기로 AI 기반 생명과학 데이터 인프라 구축, 의료 AI 표준화, AI 윤리 및 정책 자문 연구 등을 강화해 국가 바이오·의과학 연구의 AI 전환을 선도할 계획이다.
AI·바이오헬스 산업의 성패를 가르는 핵심은 의학과 과학기술을 동시에 이해하는 융합형 인재를 얼마나 확보하느냐에 달려 있다. 글로벌 주요 대학들이 의과대학 설립과 융합 교육에 속도를 내는 가운데, 우리 대학이 대한민국 바이오헬스 경쟁력을 좌우할 핵심 인프라 구축에 본격 착수했다. 우리 대학은 의과학대학원이 대한민국 바이오헬스 산업의 미래를 이끌 핵심 인프라인 ‘혁신 디지털 의과학원’의 착공식을 개최하고, 본격적인 건립에 들어갔다고 19일 밝혔다. KAIST 문지캠퍼스에 건립되는 혁신 디지털 의과학원은 ‘의료 AI·제약·바이오헬스 강국 실현’이라는 국가적 발전 방향을 뒷받침하기 위한 핵심 인재 양성과 혁신 창업 인프라 구축 사업이다. 정부와 대전시, KAIST가 협력해 총사업비 422.32억 원을 투입해 연면적 약 1만㎡(3,025평) 규모로 조성되며 2027년 11월 준공 예정이다. 우리 대학은
2026-02-19우리 대학이 충북 오송에서 세계적 바이오 메디컬 허브 도약을 위한 본격적인 행보에 나선다. 우리 대학은 충청북도, 청주시와 함께 6일 충북화장품임상연구지원센터에서 ‘KAIST 바이오 스퀘어’ 개소식을 개최할 예정이라고 밝혔다. KAIST 바이오 스퀘어는 K-바이오 스퀘어 조성의 핵심 거점으로, 바이오 기술을 중심으로 AI, 물리, 기계 등 다양한 학문의 경계를 허무는 융합 연구·교육 플랫폼이다. KAIST는 이곳을 전초기지로 삼아 서울대병원, 충북대병원, 한국생명공학연구원, 오송첨단의료산업진흥재단 등과 협력 체계를 구축하고, 파킨슨병 치료제 및 의료기기 개발을 포함한 노화 대응 R&D 분야에서 혁신 성과를 창출할 계획이다. 또한 미래 바이오 산업 혁신을 이끌 창업기업을 유치하고 관련 산업 생태계를 발전시키는 한편, 연간 120개 벤처기업을 배출하는 KAIST의 창업 역량을 집적한 바이오 창업 전초기지로 육성할 방침이다. 개소식에는
2026-02-06횡문근융해증은 약물 복용 등으로 근육이 손상되면서, 그 영향이 신장 기능 저하와 급성 신부전으로 이어질 수 있는 질환이다. 그러나 근육과 신장이 인체 내에서 어떻게 서로 영향을 주며 동시에 손상되는지를 직접 관찰하는 데에는 한계가 있었다. 우리 대학 연구진이 이러한 장기 간 상호작용을 실험실 환경에서 정밀하게 재현할 수 있는 새로운 장치를 개발했다. 우리 대학은 기계공학과 전성윤 교수 연구팀이 기계공학과 심기동 교수팀, 분당서울대학교병원 김세중 교수와의 공동 연구를 통해, 약물로 인한 근육 손상이 신장 손상으로 이어지는 과정을 실험실에서 재현할 수 있는 ‘바이오 미세유체시스템(Biomicrofluidic system)’을 개발했다고 5일 밝혔다. *미세유체시스템: 아주 작은 칩 위에서 인체 장기 환경을 구현한 장치 이번 연구는 근육과 신장을 동시에 연결·분리할 수 있는 모듈형(조립형) 장기칩을 활용해, 약물 유발 근육 손상이 신장 손상으로
2026-01-05우리 대학은 의과학연구센터가 15일 오후 대전 문지캠퍼스에서 ‘첨단의과학 동물실험동’ 준공식을 열어, 문지캠퍼스를 세계적 바이오메디컬 연구 허브로 육성하기 위한 본격적인 행보에 나설 예정이라고 15일 밝혔다. 이번 준공식에는 이광형 총장을 비롯해 교직원·학생·공사 관계자 등 100여 명이 참석해 KAIST 의과학 연구의 새로운 도약을 축하할 예정이다. 행사는 경과보고를 시작으로 총장 축사, 테이프 커팅, 수목 식재, 최신 연구시설 투어 순으로 진행될 예정이다. 총사업비 300억 원이 투입된 ‘첨단의과학 동물실험동’은 문지캠퍼스 내에 연면적 6,585.36㎡(1,992.07평) 규모로 건립돼 축구장 1개 면적과 맞먹는 국내 최대급 동물 연구 인프라를 갖췄다. 지상 1~4층으로 구성된 이 시설은 국제 기준을 충족하는 최고 수준의 연구 환경을 구현했다. 실험동의 핵심은 완전한 청정 환경이다. 건물 전반에 SPF(
2025-12-15우리 대학 AI-혁신신약 연구단 부성호 박사가 한국과학기술한림원이 주최하는 '제5회 암젠한림생명공학상' 박사후연구원 부문 수상자로 선정됐다. 시상식은 지난 21일 한림원회관에서 개최됐다. 암젠한림생명공학상 박사후연구원 부문은 국내 신진 연구자 중 탁월한 연구성과를 보인 2인을 선정하며, 특히 세계적 학술지에 주목받는 제1저자 논문을 발표한 연구자를 중심으로 수여된다. 부성호 박사는 원형 RNA가 세포 내에서 mRNA의 안정성(분해되지 않고 유지되는 정도)을 조절하는 새로운 분자적 메커니즘을 밝혀냈다. 이를 기반으로 특정 mRNA만 골라 선택적으로 분해할 수 있는 인공 원형 RNA를 개발했으며, 특정 유전자의 발현을 조절할 수 있는 새로운 RNA 플랫폼 기술로 발전시켰다. 이러한 연구는 차세대 RNA 기반 치료 기술로의 확장 가능성을 제시한 중요한 성과로 평가된다. 그는 RNA 구조 설계, 기능 분석, 치료 응용 등 다양한 분야에서 독창적인 연구를 꾸준히 진행해 왔으며 KAI
2025-11-26