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비타민B2가 금속을 만나 환경·건강 지키는 인공효소로 재탄생
우리가 먹는 비타민 B2(리보플라빈)는 음식이 몸속에서 에너지로 바뀌도록 돕는 중요한 보조효소 역할을 한다. 한국 연구진이 이 리보플라빈(플라빈)에 금속을 결합해, 전자를 전달하는 리보플라빈의 기능에 금속의 반응 조절 능력을 더한 새로운 인공 효소를 만드는 데 세계 최초로 성공했다. 이 기술은 자연 효소보다 더 정밀하고 안정적으로 작동해, 에너지 생산과 환경 정화, 신약 개발 등 다양한 분야에 활용될 가능성을 보여준다.
우리 대학 화학과 백윤정 교수 연구팀이 기초과학연구원(IBS 원장 노도영) 권성연 박사와 공동연구를 통해, 플라빈이 금속 이온과 결합할 수 있는 새로운 분자 시스템을 합성하는 데 성공했다고 11일 밝혔다.
그동안 플라빈은 질소와 산소가 복잡하게 얽힌 고리 구조를 가져 금속이 선택적으로 결합하기 어려운 구조적 한계가 있어, 과학자들은 오랫동안 ‘금속과 결합한 플라빈’을 구현하지 못했다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 플라빈 내에서 금속이 결합할 수 있는 자리를 분자 수준에서 설계하고, 금속을 붙잡는 리간드(ligand) 구조를 정밀하게 배치하는 금속화학적 접근법을 적용했다.
이를 통해 금속 주변의 전자적·공간적 상호작용을 정교하게 제어함으로써, 플라빈-금속 결합체의 안정적 합성에 성공했다.
이번 성과는 플라빈이 지닌 고유한 특성과 금속의 반응성을 하나의 시스템 안에 결합시킨 최초의 사례로, 화학 반응을 미세하게 조절하는‘금속 기반 인공 효소’개발의 가능성을 열었다.
백윤정 교수는 “자연에서 발견되는 플라빈의 한계를 넘어 생체 분자를 금속화학의 새로운 구성 요소로 확장했다”며 “이번 연구는 생체 분자를 기반으로 한 차세대 촉매와 에너지 전환 소재 설계의 새로운 방향을 제시한다”고 말했다.
KAIST 화학과 니투 싱(Neetu Singh) 박사와 임하늘 석박사통합과정이 공동 제 1저자로 참여한 이번 성과는 미국화학회(ACS)가 발행하는 국제 학술지 무기화학지(Inorganic Chemistry)에 11월 5일 자 게재되었으며, 창의성과 완성도를 인정받아 표지 논문으로 선정되었다. 또한, ACS가 발행하는 90여 종의 저널 전체에서 하루 한편의 대표 논문을 선정하는 ACS Editors’Choice에 선정되어, 연구의 중요성을 인정받았다.
※ 논문명: Tautomerizable Flavin Ligands for Constructing Primary and Secondary Coordination Spheres, DOI: 10.1021/acs.inorgchem.5c03941
※ 저자 정보: Neetu Singh (KAIST, 공동 제1 저자), 임하늘 (KAIST, 공동 제1 저자), 권성연 (IBS, 제2 저자), 김동욱 (IBS, 제3 저자) 및 백윤정 (KAIST, 교신저자) 포함 총 5 명
해당 연구는 과기정통부가 지원하는 개인기초연구사업의‘우수신진연구’와 산업통상자원부가 지원하는 ‘소재부품개발사업’과제의 지원을 받아 수행됐다.
2025.11.11 조회수 379 -
알파폴드3’뛰어넘는 차세대 바이오 AI 모델‘K-Fold’개발
KAIST 연구진이 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3(AlphaFold3)’를 뛰어넘는 차세대 바이오 AI 모델 ‘K-Fold’ 개발에 나섰다. 이번 연구를 통해 KAIST는 빠르고 정확한 신약 개발, 낮은 실패율, 그리고 AI 기반 과학 혁신을 실현하며, ‘AI가 과학을 돕는 시대’를 넘어 ‘AI가 과학을 이끄는 시대’를 여는 주역으로 떠오를 전망이다.
KAIST(총장 이광형)는 과학기술정보통신부가 주관하는‘AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업’의 주관기관으로 선정되어, 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 7일 밝혔다.
KAIST는 이번 사업을 통해 국내 최고 수준의 인공지능(AI) 연구 역량을 바이오 분야에서도 입증하고, 신약 개발 등 첨단 바이오 AI 연구에 활용할 수 있는 차세대 파운데이션 모델 ‘K-Fold’를 개발할 계획이다.
최근 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3(AlphaFold3)’나 ‘Boltz2’ 등 최신 모델이 신약 개발·질병 연구·바이오 산업의 핵심 기술인 ‘단백질 구조 예측’의 성과를 이뤘지만, 데이터 통계에 의존한 방식으로 인해 정확도와 예측 속도 면에서 한계가 있었다.
이에 KAIST는 단백질 안에서 일어나는 물리·화학적 상호작용의 원리를 스스로 배우는 새로운 AI 방식을 도입했다. 이 기술은 단백질이 여러 형태로 변하는 모습과 분자 간 결합의 세기까지 정확하게 예측할 수 있다. 또한 예측 속도가 매우 빨라, 실험실이나 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 수준의 AI 신약 개발 도구로 발전할 전망이다.
이번 과제를 위해 KAIST는 ‘팀 KAIST(Team KAIST)’를 구성해 교내 AI 및 바이오 분야 최고의 전문가들을 결집했다.
화학과 김우연 교수가 과제를 총괄하며, 김재철AI대학원 황성주·안성수 교수가 핵심 AI 모델 개발을 담당하고, 생명과학과 오병하·김호민·이규리 교수가 단백질 데이터 수집·정제·검증을 맡는다. 이 연구진은 KAIST AI연구원 및 InnoCORE 연구단(AI-CRED) 소속으로, 학제 간 융합 연구를 통해 시너지를 극대화할 계획이다.
개발된 K-Fold 모델의 상용화는 KAIST 스핀오프 기업 ㈜히츠(HITS, 대표 김우연)가 맡는다. 히츠는 클라우드 기반 웹 플랫폼 ‘하이퍼랩(HyperLab)’을 통해 K-Fold 모델을 설치 없이 웹에서 바로 이용할 수 있는 서비스인 ‘서비스형 소프트웨어(SaaS)’ 형태로 제공한다.
또한 KAIST 졸업생 창업기업인 아토랩(Atolab)은 보안이 중요한 기관을 위해, 하이퍼랩(HyperLab)을 기관 내부 전용 서버(프라이빗 클라우드)나 자체 설치형 시스템(온프레미스, On-premise)으로 구축해 제공할 예정이다.
특히 글로벌 생명과학 기업 머크(Merck Life Science)는 자사의 디지털 실험 도구 플랫폼(디지털 케미스트리 솔루션, Digital Chemistry Solution)에 K-Fold 모델을 적용해, 전 세계 3만 곳 이상의 연구실이 이 기술을 활용할 수 있도록 지원할 예정이다. 이를 통해 K-Fold 모델이 글로벌 시장으로 빠르게 확산될 전망이다.
머크사 관계자는 “전 세계 연구 커뮤니티의 과학자들에게 AI 기반 신약 개발 기술과 솔루션을 제공해 본 과제에 기여하길 기대한다”고 밝혔다.
KAIST는 이번에 개발한 핵심 AI 모델(7B급 메인 모델과 2B급 경량 모델)을 누구나 자유롭게 사용할 수 있도록 ‘아파치 2.0’ 라이선스 형태로 공개할 예정이다. 이를 통해 국내 연구자와 기업들이 AI·바이오 기술을 더 쉽게 활용하고 발전시킬 수 있는 환경을 만들 계획이다.
또한 한국바이오협회 및 한국제약바이오협회는 850여 개 회원사를 대상으로 K-Fold 기반 실무자 교육과 AI 인재 양성 프로그램을 추진한다.
과제책임자인 김우연 교수는 “KAIST는 국내 최고 수준의 AI 연구 역량을 보유하고 있다. 이번 과제는 그 역량을 바이오 분야에서 입증할 기회”라며 “글로벌 최고 수준의 바이오 AI 모델을 통해 기술 주권 확보와 산업 혁신에 기여하겠다”라고 말했다.
정송 KAIST AI연구원장(김재철AI대학원장)은 “KAIST AI연구원은 과학과 AI의 융합을 선도해왔다”며, “이번 바이오 파운데이션 모델 개발은 ‘과학AI(AI for Science)’ 실현을 향한 첫걸음으로, 바이오를 넘어 소재·화학·물리 등 전 과학 분야에서 세계를 선도하는 연구기관으로 도약하겠다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 사업은 ‘AI가 과학을 이끄는 시대’로의 전환을 보여주는 상징적 계기”라며, “KAIST는 세계 최고 수준의 AI·바이오 융합 연구로 국가 혁신과 인류의 미래를 선도하겠다”고 밝혔다.
2025.11.07 조회수 950 -
리튬메탈전지 화재 위험·부피·무게 모두 잡았다
리튬메탈전지는 기존 리튬이온전지를 대체할 차세대 고에너지 전지로 주목받고 있다. 하지만 불이 잘 붙는 액체 전해질을 사용할 경우 화재 위험이 높아 상용화가 어려웠다. 이를 해결하기 위한 대안으로 유연성을 가진 ‘유기 고체 전해질’이 제시되었으나, 상온에서 리튬 이온의 전달 속도가 느려 실용화에 한계가 있었다. 한국 연구진이 리튬 이온 이동성 100배 향상시키고 상온에서 작동하는 고체 전해질을 개발하는데 성공했다.
우리 대학은 28일, 화학과 변혜령 교수 연구팀이 서울대학교 손창윤 교수팀과 공동으로 상온에서도 안정적으로 작동하는 새로운 유기 고체 전해질 필름을 개발했다고 4일 밝혔다.
연구팀은 구멍이 일정하게 배열된 다공성 구조의 ‘공유결합유기골격구조체(COF, Covalent Organic Framework)’라는 신소재를 이용해 머리카락 굵기의 약 1/5수준(두께 약 20μm)의 고체 전해질을 제작했다.
이번에 개발된 COF 전해질은 2025년 노벨화학상을 수상한 금속유기골격체(MOF, Metal Organic Framework)와 유사한 다공성 결정성 구조를 가지지만, 전지 구동 환경에서 화학적 안정성이 크게 향상된 점이 특징이다.
연구팀은 리튬 이온을 전달하는 기능기를 일정한 간격으로 정교하게 배치해, 기존에는 높은 온도에서만 이동하던 리튬 이온이 실온에서도 기능기를 따라 빠르게 이동할 수 있도록 설계했다. 이를 통해 리튬 이온의 이동 경로를 분자 수준에서 정밀하게 제어할 수 있는 고체 전해질 구조를 구현했다.
특히 연구팀은 리튬 이온이 쉽게 떨어져 나오고(해리) 이동할 수 있도록 ‘이중 설폰산화 기능기’를 나노 기공에 도입해, 리튬 이온이 가장 짧은 직선 경로를 따라 빠르게 이동할 수 있는 통로를 만들었다. 분자동역학(MD) 시뮬레이션 결과, 이러한 구조는 리튬 이온이 움직이기 위해 필요한 에너지를 낮춰, 적은 에너지로도 빠르게 이동할 수 있어 실온에서도 안정적으로 작동함을 확인했다.
이번에 만든 전해질 필름은 스스로 가지런히 배열되는 ‘자가조립(Self-assembly)’ 방식으로 만들어져, 표면이 매우 매끄럽고 구조가 균일하다. 덕분에 리튬 금속 전극에 빈틈 없이 잘 달라붙어, 이온이 전극 사이를 오갈 때 더 안정적으로 이동할 수 있다.
그 결과, 개발된 전해질은 기존 유기계 고체전해질보다 리튬 이온 이동 속도가 10~100배 이상 빠른 것으로 나타났다. 이를 리튬메탈 기반 리튬인산철(LiFePO₄) 전지에 적용한 결과, 300회 이상 충·방전을 반복한 후에도 초기 용량의 95% 이상을 유지했으며, 에너지 손실이 거의 없는 높은 안정성(쿨롱 효율 99.999%)을 입증했다.
변혜령 교수는 “이번 연구는 실온에서도 빠른 리튬 이온 이동이 가능한 유기 고체전해질을 구현해 리튬메탈전지의 상용화에 한 걸음을 앞당긴 성과”라며, “무기 고체전해질과 하이브리드 형태로 결합할 경우 계면 안정성 문제를 개선할 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구의 제1저자는 KAIST 화학과 최락현 대학원생이며, 연구 결과는 국제학술지 Advanced Energy Materials(2025년 10월 5일자) 에 게재됐다.
※논문명: Room-Temperature Single Li⁺ Ion Conducting Organic Solid-State Electrolyte with 10⁻⁴ S cm⁻¹ Conductivity for Lithium Metal Batteries, DOI: 10.1002/aenm.202504143
이번 성과는 LG에너지솔루션과 KAIST의 Frontier Research Laboratory (FRL) 및 한국연구재단(NRF)의 지원으로 수행되었다.
2025.11.04 조회수 466 -
한국광전자공학회 출범, 조용훈 교수 초대 회장 취임
한국광전자공학회가 새롭게 출범하면서, 우리 대학 물리학과 조용훈 교수가 초대 회장으로 취임했다. 학회는 2007년과 2010년에 각각 설립된 LED·반도체조명학회와 한국광전자학회가 2017년에 통합해 활동해 온 한국LED·광전자학회를 모태로 한다. 미래 산업을 선도하는 첨단 융합 분야에서 광전자공학의 중요성이 최근 들어 크게 부각됨에 따라, 학회는 2025년 9월 ‘한국광전자공학회 (Korea Optoelectronics Society)’라는 새로운 명칭으로 출범하며 도약의 발판을 마련했다.
한국광전자공학회는 빛과 전자의 상호작용을 기반으로 한 광소자와 시스템분야의 첨단 연구와 기술 개발을 선도하는 학술 단체로서, ▲발광·디스플레이, ▲센서·에너지·수광, ▲전자·시스템·응용, ▲양자·광제어·신개념, ▲설계·평가·분석을 주제로 5개 분과를 운영하며, 국내외 산·학·연 전문가들과의 활발히 교류하고, 미래 세대 연구자 양성을 위한 교육과 연구활동을 적극 지원한다. 광전자공학은 LED, 레이저, 광집적회로, 광센서, 양자 광소자 등 다양한 기술을 바탕으로 차세대 반도체, 고해상도 디스플레이, 초고속 통신, LiDAR, 광신경망, 양자통신 등 첨단 응용을 가능하게 한다. 한국광전자공학회는 이러한 기술과 미래 혁신 분야의 융합 연구를 촉진하여 학문적 진보와 함께 산업적 실용화를 연결함으로써 국가 과학기술 발전에 핵심적인 역할을 수행하게 된다.
조용훈 회장은 저차원 반도체 성장 기술 분야의 권위 있는 국제 학회인 International Conference on Metal Organic Vapor Phase Epitaxy (ICMOVPE) 학회를 최근 국내에 유치하는데 성공하였으며, 조직위원장으로서 2026년 7월 12일부터 17일까지 한국광전자공학회 주관으로 제 22회 ICMOVPE 국제학회를 제주에서 개최할 예정이다.
조 회장은 세계 최대 광전자공학회인 국제광전자공학회(SPIE)의 석학회원(Fellow)으로 활동하면서 SPIE 소속 컨퍼런스를 미국 샌디에고에서 10년 이상 운영해 오고 있으며, 최근 한국광전자공학회와의 긴밀한 협력도 추진하고 있다. 2008년부터 KAIST 물리학과 교수로 재직하면서 물리학과장, 교무처장, 자연과학대학장을 역임하였으며, 현재 KT 석좌교수, 국가양자팹연구소장, 한국과학기술한림원 정회원 및 이학부장으로 활동 중이다.
또한 조 회장은 “광전자공학은 차세대 반도체, 디스플레이, 인공지능, 자율주행, 메타버스, 양자 기술 등 미래 사회를 이끄는 핵심 기술의 기반이 되는 학문”이라며, “이번 출범을 계기로 학회의 국제적 위상을 강화하고, 첨단 기술 융합 시대를 선도하는 중심 학회로 성장해 나가겠다”고 밝혔다.
2025.10.14 조회수 840 -
광자 시간결정에서의 자발 방출·여기 현상 첫 규명
빛과 원자의 상호작용에서 핵심적인 ‘자발 방출(spontaneous emission)’ 현상이 광자 시간결정(Photonic Time Crystal, PTC) 안에서 새로운 양상으로 나타난다는 사실이 규명됐다. KAIST 연구진이 주도한 이번 연구는 기존 이론을 뒤집고, 더 나아가 새로운 ‘자발 방출 여기(spontaneous emission excitation)’ 현상을 예측하였다.
우리 대학은 물리학과 민범기 교수 연구팀은 신소재공학과 신종화 교수, 기계공학과 전원주 교수, 물리학과 조길영 교수 및 IBS 연구단, UC버클리, 홍콩과기대 등과 협력하여, 광자 시간결정에서 자발 방출 붕괴율이 2022년 Science에 실린 논문에서 제기된 ‘소멸’이 아니라, 반대로 향상된 값을 갖는다는 점을 입증했다고 밝혔다. 또한, 원자가 바닥 상태에서 들뜬 상태로 전이하며 동시에 광자를 방출하는 새로운 과정인 ‘자발 방출 여기’ 현상도 예측하였다.
자발 방출은 원자가 스스로 광자를 방출하는 과정으로, 양자광학과 광소자 연구의 기초가 된다. 지금까지는 공진기나 광자결정 같은 공간 구조를 설계해 자발 방출을 제어해왔으나, 매질의 굴절률을 시간적으로 주기적으로 변조하는 광자 시간결정이 등장하면서, 시간축에서의 제어 가능성이 주목받고 있다.
기존 이론은 광자 시간결정에서 자발 방출 붕괴율이 특정 주파수에서 완전히 사라진다고 예측했지만, 이번 연구는 반대로 붕괴율이 현저히 향상됨을 처음으로 증명했다. 이는 비직교 모드 효과에 기인하는 것으로, 비보존 광학 연구의 중요성을 부각시켰다.
연구팀은 또한, 원자가 바닥 상태에서 에너지를 얻어 들뜬 상태로 올라가면서 동시에 광자를 방출하는 ‘자발 방출 여기’라는 새로운 과정을 예측하여 보고했다. 이는 시간결정 매질이 외부에서 에너지를 공급함으로써 가능해진 비평형 과정으로, 기존 평형 광학에서는 설명할 수 없는 새로운 빛-물질 상호작용 현상이다.
이번 연구 결과는 자발 방출 연구의 패러다임을 근본적으로 전환시키며, 향후 양자 광원 설계, 비평형 양자광학 등 폭넓은 분야로 응용될 수 있다.
민범기 교수는 “이번 성과는 시간적으로 빠르게 변화하는 환경 하에서 자발 방출을 설명하는 근본 이론을 재정립한 것으로, 자발 방출 붕괴의 향상과 ‘자발 방출 여기’ 현상은 빛-물질 상호작용 연구의 패러다임을 바꿀 수 있다”고 밝혔다.
이번 연구는 이경민 박사과정생이 제1저자로 참여했으며, 그 결과는 2025년 9월 23일자 국제 학술지 Physical Review Letters 온라인판에 게재되었고, 동시에 Physics.org에서 하이라이트되었으며, 편집자 추천(Editors' Suggestion) 논문으로 선정되었다. 이 연구는 한국연구재단과 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행되었다.
※ 논문명 : *Spontaneous emission decay and excitation in photonic time crystals*
2025.10.01 조회수 794 -
수소전기차 연료전지 촉매 성능 저하 비밀 풀었다
수소전기차의 핵심인 연료전지 작동 중 촉매의 ‘열화 과정(어떻게 망가지고 성능이 떨어지는지)’을 우리 연구진이 국제연구진과 함께 세계 최초로 원자 단위에서 3차원으로 직접 추적하는 데 성공했다. 이번 성과는 고성능·고내구성 연료전지 개발을 앞당겨 미래 친환경 교통수단과 에너지 전환에 크게 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학 물리학과 양용수 교수와 신소재공학과 조은애 교수 공동연구팀이 미국 스탠퍼드대학교, 로런스 버클리 국립연구소와의 국제 공동연구를 통해 연료전지 촉매 내부의 원자 하나하나가 수천 번의 작동 사이클 동안 어떻게 움직이고, 어떤 방식으로 성능이 저하되는지를 3차원으로 직접 추적하는 데 성공했다고 14일 밝혔다.
수소연료전지는 탄소배출이 없는 차세대 친환경 에너지 기술로 주목받고 있다. 그러나 촉매로 사용되는 백금(Pt) 기반 합금은 주행 과정에서 성능이 점차 저하되는 ‘열화 현상’이 발생해 상용화의 걸림돌이 되어 왔다. 열화의 근본 원인을 규명하지 못하면 연료전지 교체 주기가 짧아지고 수소차 가격 인하에도 한계가 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해, 원자 하나하나의 3차원 움직임을 직접 볼 수 있는 인공신경망 기반 원자 전자 단층촬영 기법을 개발했다.
병원에서 사용하는 CT 단층촬영법이 여러 각도에서 X선 영상을 찍어 인체 내부를 3차원으로 보여주는 것과 마찬가지로, 연구팀은 전자현미경을 이용해 다양한 각도에서 고해상도 이미지를 촬영하고, 이를 인공지능 신경망과 결합해 나노 촉매 내부 원자들의 3차원 위치를 정밀하게 재구성했다.
그 결과, 수천 개에 달하는 원자들이 연료전지 작동 과정에서 어떻게 이동하고 변형되는지를 마치 눈으로 들여다보듯 생생하게 관찰할 수 있게 됐다.
연구팀은 백금-니켈(이하 PtNi) 합금 나노입자에 대해 수천 번의 전기화학적 작동을 가한 후, 각 단계에서 촉매 입자의 3차원 원자구조를 분석했다. 그 결과, 일반적인 PtNi 입자에서는 시간이 지남에 따라 입자 형태가 변형되고, 니켈이 빠져나가고, 제 기능을 점차 잃어버리는 현상이 나타났다.
반면 갈륨 원소를 조금 섞어준 촉매 입자에서는 이러한 변화가 거의 없어서 처음부터 성능도 더 뛰어나고, 오래 사용해도 성능을 잘 유지함을 입증했다. 이를 통해 연구팀은 촉매 안에 원자들이 시간이 지나면서 어떻게 변하는지 그리고 그 변화가 성능 저하와 어떤 관계가 있는지를 정량 데이터로 명확하게 규명했다.
양용수 교수는 “이번 연구는 실제 연료전지 촉매의 3차원 열화 과정을 원자 단위에서 정량적으로 추적한 세계 최초 사례로, 실험적으로 관측하기 어려웠던 실제 촉매 표면과 내부의 3차원 원자 구조 변화를 직접 측정했다는 점에서 이론 모델이나 시뮬레이션에 의존했던 기존 연구들과 차별점을 가진다”라고 강조했다.
이어 “고성능·고내구성 연료전지 촉매 설계의 핵심 기반이 될 것이며 또한 AI 기반 정밀 원자구조 분석 기술은 배터리 전극, 메모리 소자 등 다양한 나노소재 연구에도 폭넓게 활용될 것”이라고 전망했다.
이번 연구에는 물리학과 정채화 박사, 이주혁 박사, 조혜성 박사, 신소재공학과 이광호 연구원이 공동 제1저자로 참여했고, 연구 결과는 세계적 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 8월 28일자에 게재됐다.
※ 논문제목: Atomic-scale 3D structural dynamics and functional degradation of Pt alloy nanocatalysts during the oxygen reduction reaction
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-63448-5
한편, 이번 연구는 한국연구재단 개인기초연구지원사업 및 KAIST 특이점교수사업의 지원을 받았다.
2025.09.15 조회수 1919 -
김재경 교수, 2025 SIAM 연례학회 한국인 최초·올해 최연소 기조 강연자로 초청
우리 대학 수리과학과 김재경 교수(기초과학연구원 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI)가 2025년 8월 캐나다 몬트리올에서 열린 SIAM SIAM : Society for Industrial and Applied Mathematics, 산업 및 응용수학회. 응용수학 분야의 세계적 권위 학회 Annual Meeting 2025 (AN25)에서 1952년 학회 창립 이후 70여 년 만에 한국인 최초이자, 올해 최연소 기조 강연자로 무대에 올랐다.
SIAM Annual Meeting은 전 세계 3,000여 명 이상의 수학자, 공학자, 데이터 과학자가 참여하는 세계 최대 규모의 응용수학 학술대회로, 학문적 업적과 영향력이 탁월한 소수의 연구자만 기조 강연자로 초청된다.
김재경 교수는 그동안 수학, 기계학습, 계산과학 등 다양한 학제 간 연구를 통해 수면·생체리듬의 메커니즘을 규명하고 디지털 치료 및 신약 평가로 확장하는 등 세계적으로 꾸준히 주목 받아왔다. 이번 초청은 김 교수가 축적해온 학문적 성과와 영향력을 국제적으로 인정받고, 한국 수학계가 세계적 위상을 확립하는 상징적 사건으로 평가된다.
김 교수의 강연 주제는“Synergy between Math Modeling and AI for Timeseries Analysis to Solve Human Health Problems”로, 수학적 모델링과 인공지능(AI)의 융합을 통해 인류 건강 문제를 해결하는 최신 연구 성과를 소개했다.
특히, 이번 강연에서는 ▲수학 기반 인과관계 추정 방법을 개발하여 기후가 전염병 확산에 미치는 영향을 규명한 연구, ▲수리모델과 신경망을 결합한 Density-PINN 기법을 통해 항생제 효과가 일관되게 유지되는 치료 타겟을 규명한 성과, ▲수리모델과 인공지능을 활용해 개인의 수면 데이터를 분석하고 맞춤형 수면 패턴을 추천하는 알고리즘 등이 소개됐다. 이 알고리즘은 실제로 삼성 갤럭시 워치에 탑재되어 전 세계 수천만 명이 사용 중이다.
김 교수는 강연에서 “수학과 인공지능의 융합은 맞춤형 헬스케어와 정밀 의학을 현실화하는 핵심 도구”라며, “이번 기조강연은 한국 수학이 세계적 연구 무대에서 중심적 역할을 할 수 있음을 보여주는 중요한 이정표”라고 밝혔다.
2025.08.26 조회수 1332 -
단백질간 '소통' 알츠하이머 독성 완화 규명..치료 길 열어
전 세계 치매 환자는 약 5,000만 명으로 추산되며, 이 중 약 70% 이상을 차지하는 알츠하이머병은 대표적인 신경 퇴행성 뇌질환이다. 한국 연구진이 알츠하이머병의 두 핵심 병리 단백질인 타우와 아밀로이드 베타가 실제로 직접 소통하며 독성을 조절한다는 사실을 세계 최초로 분자 수준에서 규명했다. 이번 성과는 알츠하이머병의 병태생리를 새롭게 바라보게 하는 한편, 질환 조기 진단을 위한 바이오마커 발굴과 신경퇴행성 뇌질환 치료제 개발에 중요한 단서를 제공할 것으로 기대된다.
우리 대학 화학과 임미희 교수(금속신경단백질연구단 단장) 연구팀이 국가과학기술연구회(NST, 이사장 김영식) 산하 한국기초과학지원연구원(KBSI, 원장 양성광) 첨단바이오의약연구부 이영호 박사 연구팀과 공동연구, 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 뇌과학연구소 김윤경 박사, 임성수 박사 연구 참여로, 알츠하이머병의 주요 병리 단백질 중 하나인 타우의 미세소관 결합 영역(microtubule-binding domain)이 아밀로이드 베타와 직접적인 상호작용(타우-아밀로이드 베타 커뮤니케이션)을 통해 응집 경로를 변화시키고, 세포 독성을 완화할 수 있음을 분자 수준에서 규명했다고 24일 밝혔다.
알츠하이머병은 병리학적으로 신경세포 안에서 영양분과 신호물질을 운반하는 수송로 역할을 하는 단백질인 ‘타우’의 응집으로 형성된 ‘신경섬유 다발’과 뇌 속 신경세포 막에 뇌 발달, 세포 간 신호 전달, 신경세포 회복 등에 관여하는 아밀로이드 전구 단백질이 어떤 효소에 의해 비정상적으로 잘린 아밀로이드 베타 조각이 뭉쳐있는 ‘아밀로이드 베타 응집체’로 ‘아밀로이드 플라크(노인성 반점)’ 형태로 세포 내부와 외부에 각각 축적되는 특징을 보인다.
두 단백질은 공간적으로 분리된 위치에서 병적 구조물을 형성하지만, 타우와 아밀로이드 베타가 세포 내·외에 같이 존재하며 상호작용 가능성이 제시된 바 있다. 그러나 두 단백질의 직접적인 상호작용이 질환의 발병과 진행에 미치는 영향에 대한 분자 수준의 이해가 아직 명확히 밝혀지지 않은 상태다.
공동연구팀은 타우 단백질이 신경세포 안에서 미세소관(세포 내 수송로)에 붙는 구조(K18, R1-R4, PHF6*, PHF6) 중, K18, R2, R3이 아밀로이드 베타와 결합해 ‘타우–아밀로이드 베타 복합체(이종 복합체)’를 만들게 된다. 이 작용이 중요한 이유는 아밀로이드 베타가 원래대로라면 독성이 강한 딱딱한 섬유(아밀로이드 피브릴)로 쌓이게 되지만, 타우의 특정 부분이 붙으면 아밀로이드 베타가 독성이 낮고 덜 단단한 형태의 응집체 형성 경로로 전환할 수 있음을 밝혀냈다.
특히, 이들 타우 단백질의 반복 구조는 질환 발병과 연결되는 아밀로이드 응집이 처음 뭉치기 시작하는 과정(핵 형성 단계)을 지연시키고, 또한 질환 진행에 관계되는 아밀로이드 베타의 응집 속도와 구조적 형태를 동시에 변화시킨다. 그 결과, 뇌 세포 내·외 환경 모두에서 아밀로이드 베타가 일으키는 독성 수준을 뚜렷하게 감소시켰다.
이번 연구에서는 분광학, 질량분석, 등온 적정 열량측정법, 핵자기공명 등 정밀한 분석 기법과 함께 세포 기반 독성 평가를 결합해, 타우–아밀로이드 간 상호작용의 구조적, 열역학적, 기능적 특성을 종합적으로 분석했다.
그 결과, 타우 단백질의 특정부분(미세소관 결합 반복 구조)은 물과 잘 섞이는 성질(친수성)과 물과 잘 안 섞이는 성질(소수성)을 동시에 가지고 있고 이 두 성질의 균형이 잘 맞을 때, 타우는 아밀로이드 베타를 더 잘 결합하게 된다. 즉 타우의 성질이 아밀로이드 베타와의 결합력·응집 경로·독성 조절 능력을 결정짓는 핵심 요인임을 입증했다.
KBSI 이영호 박사는 “이번 연구는 난치성 신경퇴행성 질환인 치매의 발병 및 진행에 관한 새로운 분자 메커니즘을 규명했으며 특히, 분자 간 상호작용과 단백질 응집을 중심으로 한 다학제적 융합연구는 알츠하이머병과 파킨슨병 사이의 질환 간 상호작용은 물론, 치매, 당뇨병, 암 등 여러 질환 사이의 상호 연관성을 밝히는 데 중추적 역할을 할 것으로 기대된다”라고 밝혔다.
우리 대학 임미희 교수는 “타우 단백질이 단순히 병리 생성에 기여하는 것이 아니라, 특정 미세소관 결합 반복 구조를 통해 아밀로이드 베타의 응집과 독성을 적극적으로 완화할 수 있는 분자적 기능을 수행한다는 점에서 기존의 병리적 이해에 새로운 전환점을 제시했다”라며, “이번 연구는 알츠하이머병뿐만 아니라 다양한 단백질 응집 기반 신경 퇴행성 뇌질환에서 치료 표적으로 작용할 수 있는 새로운 분자 모티프를 발굴했다는 데 의의가 있다”라고 말했다.
이번 연구는 KAIST 화학과 김민근 박사가 제1 저자로 국제 저명 학술지인 `네이처 케미컬 바이올로지(Nature Chemical Biology, Impact factor: 13.7, 화학 분야 상위 3.8%)'에 8월 22일 게재됐다.
※논문명: Interactions with tau’s microtubule-binding repeats modulate amyloid-β aggregation and toxicity
※DOI: 10.1038/s41589-025-01987-0
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 기초연구사업(리더연구 및 중견연구), 중견연구자지원사업 및 세종과학펠로우십과 KBSI와 KIST 지원을 받아 진행됐다.
2025.08.25 조회수 1961 -
수리과학과 임미경 교수, 응용역문제 국제학술대회에서 기조강연
우리 대학 수리과학과 임미경 교수가 AIP 2025(12th Applied Inverse Problems Conference)에서 ‘기하함수론(Geometric function theory)에 기반한 역문제 연구’를 주제로 기조강연(plenary talk)을 진행했다.
AIP는 응용수학 분야의 대표적 국제학술대회 중 하나로, 국제역문제학회(IPIA, Inverse Problems International Association)가 주관하며 격년으로 열린다. 이번 학회는 7월 28일부터 8월 1일까지 브라질 리우데자네이루에서 개최됐으며, 기조강연, 미니심포지움 40여 개, 포스터 세션으로 구성됐다. IPIA는 2007년 시작됐으며 2022년 독일에서 공식 등록된 비영리 국제학술단체로 재창립됐다. 임미경 교수는 당시 재창립 집행위원으로 활동했다.
이번 강연에서는 임 교수 연구팀이 지난 10여 년간 수행해 온 전기/탄성방정식 경계치 문제에 대한 새로운 기하적 해법과 그 응용을 소개했다. 특히 복소해석학의 고전 이론인 기하함수론을 활용해 편미분방정식 경계치 문제를 행렬방정식으로 재구성하고 역문제에 응용하는 방법을 제시했으며, 대표적 성과로 평면의 단순연결된 영역에 대해 존재하는 등각사상과 이질전도체 방정식 해의 측정값 사이의 관계를 closed-form 표현으로 정식화했다.
이 연구는 기하함수론과 층포텐셜 이론을 연결해 역문제 연구의 새로운 방법론을 개척했다는 점을 인정 받아 이번 기조강연으로 이어졌다.
2025.08.12 조회수 1533 -
암 표적 돌연변이에 최적의 약물 후보 자동 설계 AI 개발
기존 약물 개발 방식은 질병을 일으키는 원인이 되는 표적 단백질(예: 암세포 수용체)을 정하고, 그 단백질에 잘 달라붙어 작용을 막을 분자(약물 후보)를 찾는 방식으로 수많은 후보 분자 대상으로 진행하다 보니 시간·비용이 많이 들고 성공 가능성도 낮았다. 우리 대학 연구진이 표적 단백질 정보만 있으면, 사전 정보(분자)가 없어도 딱 맞는 약물 후보를 설계해 주는 AI를 개발해서 신약 개발의 새로운 가능성을 열었다.
우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 결합하는 약물 후보 분자의 사전 정보 없이 단백질의 구조만으로, 그에 꼭 맞는 약물 후보 분자와 그 결합 방식(비공유 결합성 상호작용)까지 함께 설계 및 최적화까지 할 수 있는 인공지능 모델 ‘BInD’를 개발했다고 10일 밝혔다.
이 기술의 핵심은 ‘동시 설계’다. 기존 AI 모델들은 분자만 만들거나, 만들어진 분자와 단백질의 결합 여부만 따로 평가했다. 반면, 이번에 개발된 모델은 분자와 단백질 사이의 결합 방식까지 함께 고려해 한 번에 설계한다.
실제로 단백질과 결합할 때 중요한 요소를 미리 반영하기 때문에, 효과적이고 안정적인 분자를 만들 확률이 훨씬 높다. 이러한 생성 과정은 단백질의 표적 부위에 맞춰 원자들의 종류와 위치, 공유결합과 상호작용을 하나의 생성 과정에서 동시에 만들어내는 과정을 시각적으로 보여준다.
또한, 이 모델은 신약 설계 시 반드시 고려해야 할 여러 요소(예를 들어 분자의 안정성, 물성, 구조의 자연스러움 등)을 동시에 만족시키도록 설계됐다. 기존에는 한두 가지 목표에 집중해 다른 조건을 희생하는 경우가 많았지만, 이번 모델은 다양한 조건을 균형 있게 반영해 실용성을 크게 높였다.
연구팀은 이 AI가 무작위 상태에서 점점 더 정교한 구조를 그려나가는 방식인 ‘확산 모델’을 기반으로 작동한다고 설명했다. 확산 모델은 2024 노벨 화학상을 받은 ‘알파폴드3’의 단백질-약물 구조 생성에서 활용돼 높은 효율성이 입증된 바 있다.
이번 연구에서는 원자가 공간상 어디에 있어야 하는지 좌표를 찍어주는 알파폴드3와 달리 ‘결합 길이’나 ‘단백질-분자 간 거리’처럼 실제 화학 법칙에 맞는 기준들을 알려주는 지식 기반 가이드를 넣어, 생성된 구조가 더 현실적인 결과를 내도록 도왔다.
뿐만 아니라, 연구팀은 한 번 만든 결과 중에서 뛰어난 결합 패턴을 찾아 다시 활용하는 최적화 전략도 적용했다. 이를 통해 추가 학습 없이도 더 뛰어난 약물 후보를 만들어낼 수 있었으며, 특히 암 관련 표적 단백질(EGFR)의 돌연변이에 선택적으로 작용하는 분자도 생성하는 데 성공했다.
또한, 이번 연구는 본 연구팀이 앞서 발표한 단백질에 어떤 분자가 어떻게 결합하는지에 대한 조건을 입력해야만 했던 기존 AI를 한 단계 더 발전시켰다는 점에서도 의미가 깊다.
화학과 김우연 교수는 “이번에 개발한 AI는 표적 단백질에 잘 결합하는 핵심 요소를 스스로 학습하고 이해해, 사전 정보 없이도 상호작용 하는 최적의 약물 후보인 분자를 설계할 수 있다는 점에서 신약 개발의 패러다임을 크게 바꿀 수 있을 것이다”라고 말했다.
이어 “이번 기술은 화학적 상호작용 원리에 기반해 더 현실적이고 신뢰할 수 있는 분자 구조를 생성할 수 있어, 더 빠르고 정밀한 신약 개발을 가능하게 할 것으로 기대한다”라고 강조했다.
우리 대학 화학과 이중원, 정원호 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’(IF=14.1)에 지난 7월 11일 자에 게재됐다.
※ 논문명: BInD: Bond and Interaction-Generating Diffusion Model for Multi-Objective Structure-Based Drug Design
※ DOI: 10.1002/advs.202502702
한편 이번 연구는 한국연구재단과 보건복지부의 지원으로 수행됐다.
2025.08.10 조회수 3244 -
콩벌레 공생 곰팡이 없어도 퇴행성 뇌질환 치료제 만든다고?
‘허포트리콘’은 뇌 속 염증을 억제하고 신경세포를 보호하는 작용이 뛰어난 물질로 치매나 파킨슨병과 같은 퇴행성 뇌 질환 치료제로 발전할 가능성이 크다고 평가받고 있다. 이 물질은 콩벌레와 공생하는 곰팡이에서만 극미량 얻을 수 있는데, 우리 연구진이 이 희귀 천연물을 화학 합성* 하는데 성공해, 차세대 신경퇴행성 질환 약물 개발의 가능성을 제시했다.
*화학 합성: 화학 반응을 이용하여 원하는 물질을 만드는 과정
우리 대학 화학과 한순규 교수 연구팀이 콩벌레와 공생하는 곰팡이에서 발견된 천연 항신경염증 물질 ‘허포트리콘(herpotrichone) A,B,C’를 세계 최초로 합성하는 데 성공했다고 31일 밝혔다.
허포트리콘 천연물은 콩벌레의 공생균인 ‘허포트리시아(Herpotrichia) sp. SF09’에서만 극미량으로 얻을 수 있는 물질로, 다섯 개의 고리 구조(6각형 4개와 3각형 1개)인 6/6/6/6/3의 다중고리 구조를 가진 물질이다.
흥미롭게도 이 물질은 뇌 염증반응을 억제하는 항신경염증 효과가 매우 우수하며, 최근에는 철분 매개 세포 사멸(ferroptosis)을 억제해 신경세포를 보호하는 작용기전까지 확인돼, 뇌 질환 치료용 약물로써의 가능성이 기대되고 있다.
한 교수 연구팀은 곰팡이에서 이 물질이 만들어지는 방식을 예상하여, 허포트리콘의 복잡한 구조를 연구실에서 화학적으로 만드는 방법을 고안했다. 이때 핵심이 된 것은 ‘딜스-알더(Diels–Alder) 반응’이라는 화학 반응이다. 이 반응은 마치 두 개의 퍼즐 조각이 맞물려 하나의 고리를 만들듯, 탄소 기반 파트너끼리 새로운 결합을 만들어 육각고리 구조를 형성하게 해주는 반응이다.
또한, 연구팀은 ‘수소결합’이라는 분자 사이의 약한 끌어당김 현상에 주목했다. 이 수소결합을 섬세하게 설계하고 조절함으로써, 반응이 원하는 방향과 위치에서만 일어나도록 정교하게 유도해서 허포트리콘을 만들 수 있었다.
연구팀은 기존에 핵심수소 결합 없이는 목표 천연물이 거의 안 만들어지거나 엉뚱한 부산물만 생겼던 문제를 해결하고, 복잡한 구조의 허포트리콘 A, B, C를 모두 정확하게 합성할 수 있었다.
특히, 허포트리콘을 만들기 위한 핵심 재료인 ‘델리트파이론(delitpyrone) C’와 ‘에폭시퀴놀 단량체(epoxyquinol monomer)’라는 분자들이 어떤 구조를 가질 때 핵심 수소결합이 가능한지 정밀하게 분석했다.
이렇게 유도된 수소결합 덕분에 반응 분자들이 정확한 위치로 다가가고 이상적인 전이상태를 거쳐 허포트리콘 C가 합성 가능했다. 이 반응 원리를 허포트리콘 A와 B에도 적용해 성공적으로 이들 천연물을 합성할 수 있었다.
연구실에서 행해진 핵심 딜스-알더 반응 과정에서 자연계에서는 아직 발견되지 않은 새로운 분자 구조들도 함께 만들어졌고, 이 중 일부는 우수한 약리 활성을 갖는 신규 천연물일 가능성이 높아 합성을 통해서 천연물을 예측한다는 측면에서 본 연구의 의미가 배가된다.
실제로 한 교수 연구팀은 2019년에 허포트리콘 A와 B를 발견하고 이들의 구조를 밝힌 중국 연구진의 논문을 바탕으로, 이들 천연물의 합성 연구를 진행했는데 그 과정에서 원치 않던 특정 부산물이 계속적으로 얻어졌다.
그런데 2024년 같은 중국 연구진에 의해 허포트리콘 C라는 신규 천연물의 발견이 논문으로 보고됐는데, 이것은 한 교수 연구팀이 이전에 얻었던 부산물과 일치하는 물질이었다. 이는 한 교수팀이 자연계에 존재하는 천연물을 실험실에서 이미 합성하고 있었던 것을 보여주는 사례다.
화학과 한순규 교수는 “이번 성과는 퇴행성 신경질환 관련해 약리 활성을 갖는 자연계 희귀 천연물을 최초로 합성하고, 복잡 천연물의 생체모방 합성 원리를 체계적으로 제시한 연구”라며, “앞으로 천연물 기반 항신경염증 치료제 개발과 해당 천연물군의 생합성 연구에도 폭넓게 활용될 것으로 기대된다”고 밝혔다.
해당 연구 성과는 화학과 석박사통합과정 이유진 학생이 제1 저자로 화학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society, JACS)에 7월 16일 字 게재됐다.
※논문명: Total Synthesis of (+)-Herpotrichones A–C
※DOI: 10.1021/jacs.5c05061
한편, 이번 연구는 한국연구재단(NRF) 중견연구자지원사업, KAIST UP 프로젝트, KAIST 그랜드챌린지(Grand Challenge) 30 프로젝트, 및 KAIST 초세대협업연구실사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.31 조회수 2783 -
미래형 수면 알고리즘, 삼성 갤럭시워치 통해 전 세계에 공개
전 세계 현대인 가운데 80% 이상이 불규칙한 수면 습관을 갖고 있으며, 이는 건강 문제는 물론 일상 전반에 부정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 이러한 상황에서 한국 연구진이 개발한 과거 수면 데이터의 분석을 넘어 ‘미래’를 위한 수면 건강 관리의 새로운 방향성을 제시하는 알고리즘 기술이 2025년 7월부터 최근 출시한 ‘갤럭시 워치8’ 등 삼성 갤럭시 워치를 통해 전 세계 사용자에게 공개되어 화제다. 이번 성과는 순수 수학 기반의 연구가 실제 산업 기술로 확장된 산학협력의 대표 사례로도 주목된다.
우리 대학 수리과학과 김재경 교수 연구팀(기초과학연구원(IBS)(원장 노도영) 의생명 수학 그룹 CI)이 개발한 개인 맞춤형 수면 가이드 알고리즘이 삼성전자와 협업을 통해 글로벌 사용자들에게 제공된다고 28일 밝혔다. 해당 알고리즘은 사용자의 수면 패턴을 분석해 최적의 취침 시간대를 제시하고, 규칙적인 수면 습관 유도와 일상 속 피로 회복을 돕는다.
이 기술은 수학적 모델링과 생체리듬 이론을 기반으로 개발된 수면 시간 추천 알고리즘으로, 과거 수면 데이터를 분석해 수면 압력과 생체시계를 함께 고려한다. 단순한 수면량 권고가 아니라 개개인에 따라서“밤 11시 10분에서 11시 40분 사이에 잠자리에 드는 것이 이상적입니다”와 같은 정량적이고 실천 가능한 ‘시간 창(time window)’을 제시하는 것이 특징이다.
기존의 스마트워치 수면 기능이 주로 “어젯밤 몇 시간을 잤는가”와 같은 과거 데이터 분석에 초점을 맞췄다면, 김재경 교수 연구팀의 수면 가이드 알고리즘은 수면의 ‘미래’를 설계한다는 점에서 차별화된다. 이는 마치 어제의 날씨만을 알려주는 것이 아니라, 내일의 날씨를 예보하며 우산을 챙기도록 안내하는 것과 같다.
사용자의 과거 수면 패턴을 분석해 축적된 수면 압력과 생체리듬 상태를 고려한 후, 오늘 밤 어떤 시간대에 잠자리에 들어야 내일 하루를 가장 상쾌하게 보낼 수 있는지를 제안한다.
수면을 단순히 기록하고 평가하는 것이 아니라, 적극적으로 ‘더 나은 하루’를 위한 수면 전략을 제공한다는 점에서, 이번 알고리즘은 수면 건강 관리의 새로운 방향성을 제시하고 있다.
김재경 교수는 “그동안 수학 연구실 자체적으로 수면 건강 앱을 개발하며 3년 가까이 꾸준히 연구와 개선을 이어왔지만, 비전문 개발팀으로서 시행착오도 많았고 상용화까지는 쉽지 않았다. 우리가 개발한 수면 알고리즘을 직접 써보고 싶다는 문의도 정말 많았지만, 끝내 정식 출시로 연결해 드리지 못해 항상 죄송한 마음이 컸다. 이번에 KAIST 기술가치창출원 서문종 산학협력중점교수의 도움을 통해, 삼성전자와 협업하게 되어 연구팀은 폭넓게 현실 속 서비스로 구현될 수 있게 됐다”고 말했다.
이어 “논문과 수식 속에 머물던 수면 알고리즘이 이제는 실제 사용자들의 수면 습관을 개선하고 삶의 질을 높이는 데 직접 기여할 수 있다는 사실에 깊이 감사하고 뿌듯함을 느낀다”라고 소감을 전했다.
해당 알고리즘은 학계에서도 높은 관심을 받고 있다. 지난 6월 미국에서 열린 세계 최대 수면학회인 SLEEP 2025에서 김 교수의 알고리즘에 대한 강연은 핫 토픽스(Hot Topics)세션에 선정되었으며, 오는 9월 싱가포르에서 개최되는 World Sleep 2025학회에서도 소개될 예정이다.
김 교수는 현재 삼성서울병원 주은연 교수 연구팀과 협력하여 더 고도화된 수면 시간 추천 알고리즘을 개발 중이며, 수면 질환 예측 알고리즘 ‘SLEEPS’(Sleep-Math.com) 역시 공동 연구를 통해 공개한 바 있다. 또한, 연구실 자체 수면 앱의 상용화도 여전히 중단하지 않고 병행 중이며, 더 많은 사람들이 수학 기반의 수면 과학을 일상에서 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다.
김 교수는 세계적인 수리과학자이자 수리생물학 분야의 권위자로, 2025년 한국인 최초로 미국 산업응용수학회(SIAM) 연례학회(SIAM Annual Meeting)에서 기조 강연을 맡았으며, 국제 최고 권위의 응용수학 저널인 SIAM Review의 한국인 최초 편집위원으로 위촉되었다. 이러한 학문적 성취는 국내 수학 연구의 국제적 위상을 높이며, 기초과학이 실질적인 사회적 기여로 이어질 수 있음을 보여주는 사례로 평가된다.
2025.07.28 조회수 3353