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레이저 빛으로 블랙홀을 더 선명하게 본다
전파망원경은 우주에서 오는 미세한 전파 신호를 포착해 이를 천체 이미지로 바꾸는 장비다. 아주 먼 블랙홀을 선명하게 관측하려면 여러 대의 전파망원경이 하나처럼 정확히 같은 시각에 우주 신호를 포착해야 한다. 우리 대학 연구진은 레이저 빛을 이용해 이들의 관측 시점과 위상을 정밀하게 맞추는 새로운 기준 신호 기술을 개발했다.
우리 대학은 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 한국천문연구원(KASI, 원장 박장현), 한국표준과학연구원(KRISS, 원장 이호성), 독일 막스플랑크 전파천문연구소(MPIfR)와 공동으로, 광주파수빗(optical frequency comb) 레이저를 전파망원경 수신기에 직접 적용하는 기술을 세계 최초로 구현했다고 15일 밝혔다.
일반적인 레이저는 한 가지 색(주파수)만 내지만, 광주파수빗 레이저는 수만 개 이상의 매우 정확한 색들이 일정한 간격으로 줄지어 배열돼 있다. 이 모습이 마치 빗처럼 보여 ‘주파수 빗(frequency comb)’이라는 이름이 붙었다. 광주파수빗 레이저는 각 빗살 하나하나의 주파수를 정확히 알 수 있고 그 간격 또한 원자시계 수준으로 정밀하게 맞출 수 있어 과학자들 사이에서는 ‘빛으로 만든 초정밀 자’로 불린다.
여러 전파망원경이 동시에 관측하는 초장기선 전파간섭계(VLBI) 기술의 핵심은 각 망원경이 수신한 전파 신호를 마치 하나의 정밀한 자에 맞춰 정렬하듯 위상(phase)을 일치시키는 것이다. 하지만 기존 전자식 기준 신호 방식은 관측 주파수가 높아질수록 기준이 되는 신호 자체가 미세하게 흔들려, 이를 바탕으로 한 정밀한 위상 보정을 수행하는 데 한계가 있었다.
이에 KAIST 연구진은 ‘기준 신호의 생성 단계부터 빛(레이저)을 활용해 위상 정렬의 근본적인 정밀도를 높이자’는 발상으로, 광주파수빗 레이저를 전파망원경 내부로 직접 전달하는 방식을 개발했다. 이를 통해 기준 신호 생성과 위상 보정 문제를 하나의 광학 시스템으로 동시에 해결하는 데 성공했다.
기존 방식이 관측 주파수가 올라갈수록 ‘눈금이 미세하게 떨려 위상을 맞추기 어려운 자’와 같았다면, 이번 기술은 ‘극도로 안정적인 빛으로 위상을 고정하는 초정밀 자’로 기준을 세운 것에 비유할 수 있다. 그 결과 멀리 떨어진 전파망원경들이 하나의 거대한 망원경처럼 정교하게 연동될 수 있는 기반을 마련했다.
이 기술은 한국우주전파관측망(KVN) 연세 전파망원경에서 시험 관측을 통해 검증됐다. 연구팀은 전파망원경 간 신호의 안정적인 간섭무늬(fringe)를 검출하는 데 성공했으며, 정밀한 위상 보정이 가능함을 실제 관측으로 입증했다. 최근 이 시스템은 KVN 서울대 평창 전파망원경에도 추가 설치돼, 여러 관측소를 동시에 사용하는 확장 실험으로 이어지고 있다.
연구팀은 이를 통해 블랙홀 이미지를 더욱 선명하게 관측할 수 있을 뿐 아니라, VLBI 관측에서 오랫동안 문제로 지적돼 온 장비 간 위상 지연 오차를 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.
이번 기술은 천문 관측에만 국한되지 않는다. 연구팀은 향후 이 기술이 ▲ 대륙 간 초정밀 시계 비교 ▲ 우주측지 ▲ 심우주 탐사선 추적 등 정밀한 시공간 측정이 필요한 다양한 첨단 분야로 확장 활용될 수 있을 것으로 보고 있다.
김정원 KAIST 교수는 “이번 연구는 광주파수빗 레이저를 전파망원경에 직접 적용해 기존 전자식 신호 생성 기술의 한계를 뛰어넘은 사례”라며, “차세대 블랙홀 관측의 정밀도를 높이고, 주파수 계측과 시간 표준 분야 발전에 크게 기여할 것”이라고 말했다.
이번 연구에는 KAIST의 현민지 박사(現 한국표준과학연구원)와 안창민 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 성과는 국제 학술지 Light: Science & Applications (IF=23.4) 1월 4일 字에 게재됐다.
※논문명: Optical frequency comb integration in radio telescopes: advancing signal generation and phase calibration, DOI: 10.1038/s41377-025-02056-w
주저자: 현민지 박사(KAIST, 現 KRISS), 안창민 박사(KAIST), 김정원(KAIST)
이번 연구는 국가과학기술연구회(NST) 창의융합연구사업, 한국연구재단(NRF) 및 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.15
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해리 포터의 ‘움직이는 투명 망토’ 기술 나왔다
영화 해리 포터의 투명 망토와 레이더에 잡히지 않는 스텔스 전투기의 공통점은 무엇일까? 바로 물체가 있어도 보이지 않는다는 점이다. 우리 연구진은 이러한 개념을 한 걸음 더 나아가, 늘어나고 움직일수록 전파를 더 잘 숨길 수 있는 ‘똑똑한 투명 망토’와 같은 기술을 개발했다. 이 기술은 움직이는 로봇과 몸에 붙이는 웨어러블 기기, 차세대 스텔스 기술의 새로운 가능성을 열 것으로 기대된다.
우리 대학 기계공학과 김형수 교수와 원자력및양자공학과 박상후 교수 연구팀이 액체금속 복합 잉크(LMCP, Liquid Metal Composite Ink)를 기반으로, 전자기파를 흡수·조절·차폐할 수 있는 차세대 신축성 클로킹(cloaking)* 기술의 핵심 원천기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
* 클로킹: 물체가 있어도 레이더나 센서 같은 탐지 장비에는 없는 것처럼 보이게 만드는 기술
클로킹 기술을 구현하려면 물체의 표면에서 빛이나 전파를 자유롭게 조절할 수 있어야 한다. 그러나 기존 금속 재료는 딱딱하고 잘 늘어나지 않아, 억지로 늘리면 쉽게 끊어지는 한계가 있었다. 이 때문에 몸에 밀착되는 전자기기나 자유롭게 형태가 변하는 로봇에 적용하는 데 어려움이 컸다.
연구팀이 개발한 액체금속 복합 잉크는 원래 길이의 최대 12배(1200%)까지 늘려도 전기가 끊어지지 않으며, 공기 중에 1년 가까이 두어도 녹슬거나 성능이 거의 떨어지지 않는 높은 안정성을 보였다. 기존 금속과 달리, 이 잉크는 고무처럼 말랑하면서도 금속의 기능을 그대로 유지한다.
이러한 특성은 잉크가 마르는 과정에서 내부의 액체금속 입자들이 서로 연결돼 그물망 같은 금속 네트워크 구조를 스스로 형성하기 때문에 가능하다. 이 구조는 ‘메타물질’로, 잉크로 아주 작은 무늬를 반복해 인쇄함으로써 전파가 해당 구조를 만났을 때 설계된 방식대로 반응하도록 만든 인공 구조물이다. 그 결과 액체처럼 유연하면서도 금속처럼 튼튼한 성질을 동시에 갖게 된다.
제작 방법도 간단하다. 고온으로 굽거나 레이저로 가공하는 복잡한 공정 없이, 프린터로 인쇄하거나 붓으로 칠한 뒤 말리기만 하면 된다. 또한 액체를 말릴 때 흔히 발생하는 얼룩이나 갈라짐 현상이 없어, 매끄럽고 균일한 금속 패턴을 구현할 수 있다.
연구팀은 이 잉크의 성능을 입증하기 위해, 늘어나는 정도에 따라 전파를 흡수하는 성질이 달라지는 ‘신축성 메타물질 흡수체’를 세계 최초로 제작했다.
잉크로 무늬를 찍은 뒤 고무줄처럼 늘리기만 하면, 흡수하는 전파의 종류(주파수 대역)가 달라진다. 이는 상황에 따라 레이더나 통신 신호로부터 물체를 더 잘 숨길 수 있는 클로킹 기술로 이어질 수 있음을 보여준다.
이번 기술은 신축성, 전도성, 장기 안정성, 공정 단순성, 전자기파 제어 기능을 동시에 만족하는 획기적인 전자소재 기술로 평가된다.
김형수 교수는 “복잡한 장비 없이 프린팅 공정만으로도 전자기파 기능을 구현할 수 있게 됐다”며 “이 기술은 앞으로 로봇의 피부, 몸에 붙이는 웨어러블 기기, 국방 분야의 레이더 스텔스 기술 등 다양한 미래 기술에 활용될 것으로 기대된다”고 말했다.
이번 연구는 차세대 전자소재 분야에서 중요한 원천기술로 인정받아 윌리(Wiley) 국제 학술지‘스몰(Small)’에 2025년 10월호에 10월 16일자로 게재됐으며, 표지논문으로 선정되는 성과를 거두었다.
※ 논문명: J. Pyeon H. Lee, W. Choe, S. Park, H. Kim, "Versatile Liquid Metal Composite Inks for Printable, Durable, and Ultra-Stretchable Electronics," Small 2501829 (2025)
DOI: https://doi.org/10.1002/smll.202501829
※ 주저자 정보: 제1저자 편정수 박사, 공동저자 이현승 박사과정, 최원호 교수, 교신저자 김형수 교수, 박상후 교수
이 성과는 한국연구재단 개인기초 중견 연구 (MSIT: 2021R1A2C2007835)와 KAIST UP Program의 받아 수행되었다.
2025.12.16
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mRNA 치료제 부작용 억제..뇌졸증·암 면역치료 적용 기대
코로나19 백신으로 널리 알려진 mRNA는 사실 ‘치료제’가 아니라, 우리 몸에 바이러스 단백질의 설계도를 전달해 필요한 단백질을 만들게 하는 기술이다. 최근에는 암·유전병 치료로 활용 범위가 넓어지고 있지만, mRNA 치료제는 투여 직후 단백질이 한꺼번에 과도하게 생성되는 특성 때문에 폐색전증·뇌졸중·혈전증·자가면역질환 등 심각한 부작용을 일으킬 수 있었다. 이를 조절할 기술이 꾸준히 필요했지만, 마땅한 해결책은 없었다.
우리 대학은 화학과 전용웅 교수 연구팀이 mRNA가 단백질을 만드는 시작 시점과 속도를 조절할 수 있는 새로운 전략을 제시했다고 1일 밝혔다. 이 방법을 사용하면 환자의 상태에 맞게 단백질이 만들어지는 속도를 조절할 수 있어 더 안전한 치료가 가능해진다.
이번 기술은 mRNA 치료제의 부작용을 근본적으로 줄여줄 뿐 아니라, 뇌졸중·암·면역질환 같은 정밀한 단백질 조절이 필요한 치료 분야까지 응용될 수 있어 차세대 mRNA 치료제 개발의 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다.
단백질이 만들어지려면, 세포 속 ‘단백질 제조 기계(리보솜·번역 인자)’가 mRNA 설계도에 달라붙어 작업을 시작해야 한다. 연구팀은 이 과정을 조금만 늦추면 단백질이 갑자기 몰려 만들어지는 문제를 막을 수 있다는 점에 주목했다.
그래서 복잡한 기술 대신, 일부러 살짝 손상된 DNA 조각을 mRNA와 붙이는 간단한 방법을 개발했다. 이 DNA 조각이 작은 ‘방패’처럼 작용해 단백질 제조 기계가 mRNA에 바로 달라붙지 못하도록 하면서 단백질 생성 시작 속도를 부드럽게 늦추는 방식이다.
여기서 사용된 손상 DNA는 체내에서 자연스럽게 재활용되는 안전한 생체 물질이며 비용도 매우 저렴하다. 주사 직전 mRNA와 섞기만 하면 되기 때문에 실제 의료 현장에서 쓰기에도 적합하다.
시간이 지나면 우리 몸에 원래 존재하는 ‘수리 효소’가 손상된 DNA를 자연스럽게 복구하며, 이 과정에서 mRNA와 붙어 있던 구조가 풀려 단백질 생성 속도는 정상 모드로 부드럽게 전환된다. 그 결과 단백질이 한꺼번에 폭발적으로 만들어지는 기존의 위험이 크게 줄어든다.
연구팀은 손상 DNA의 길이와 손상 정도를 조절해 단백질 생성이 언제, 얼마나 천천히 시작될지 정밀하게 설계할 수 있음을 확인했다. 또한 여러 종류의 mRNA를 한 번에 넣더라도 각 단백질이 원하는 순서로 차례대로 생성되도록 만들 수 있어, 복잡한 치료를 위해 여러 차례 나누어 주사하던 기존 방식도 혁신할 수 있다.
이 기술은 KAIST가 선정한 ‘미래 유망 원천기술’ 중 하나로 ‘2025 KAIST Techfair 기술 이전 설명회’에서도 소개됐다.
전용웅 교수는 “생물학적 현상도 결국 화학이기 때문에, 화학적 접근으로 단백질 생성 과정을 정밀하게 조절할 수 있었다.”며 “이번 기술은 mRNA 치료제의 안전성을 높일 뿐 아니라, 암·유전병 등 다양한 질환에 맞춘 정밀 치료로 확장될 수 있는 기반이 될 것”이라고 말했다.
KAIST 화학과 최지훈 (3년차), 정태웅 (1년차) 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 화학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 '앙게반테 케미 (Angewandte Chemie International Edition)'에 지난 11월 6일 게재되었다.
※ 논문명 : Harnessing Deaminated DNA to Modulate mRNA Translation for Controlled and Sequential Protein Expression, 저자 정보 : 최지훈 (KAIST, 공동 제1 저자), 정태웅 (KAIST, 공동 제1 저자) 및 전용웅 (KAIST, 교신저자) 포함 총 10 명, DOI : 10.1002/anie.202516389
한편, 이번 연구는 한국연구재단(NRF) 우수신진연구사업의 지원을 받아 수행되었다.
2025.12.01
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‘글로벌 과학기술정책 협력포럼: 성찰과 전망’개최
우리 대학은 과학기술과 글로벌발전 연구센터(G-CODEs, Global Center for Development and Strategy)가 주최하는 ‘글로벌 과학기술협력 포럼: 성찰과 전망’을 오는 20일 KAIST 본원 학술문화관에서 개최한다고 19일 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 이번 포럼 개최의 의의에 대해 “과학기술은 국가 경쟁력의 핵심이자 국제사회가 함께 해결해야 할 공동 과제”라며 “급변하는 글로벌 기술 환경 속에서 한국이 주도적 역할을 하려면 전략적 국제협력과 과학기술 기반 정책 역량이 더욱 중요하다. 이번 포럼이 이러한 변화에 선제적으로 대응하고 미래 전략을 모색하는 중요한 출발점이 될 것”이라고 강조했다.
최근 글로벌 과학기술 환경은 공급망 재편, 기술안보 강화, 인공지능 거버넌스 논의, 디지털 전환 가속화 등으로 어느 때보다 빠르게 변화하고 있다. 이러한 흐름 속에서 과학기술 국제협력은 단순한 연구 교류를 넘어 국가 경쟁력이자 국가 R&D 전략·정책과 유기적으로 연계되는 종합적 협력 체계로 진화하고 있다.
이번 포럼은 이러한 변화에 능동적으로 대응하고, 기초과학의 발전과 전략기술에 대한 대응을 동시에 강화하고 과학기술 협력 나아가야 할 새로운 방향을 모색하기 위해 마련됐다. 포럼에서는 정책‧연구‧국제협력 현장을 잇는 다양한 시각을 교류하고 미국·중국·EU 등 주요국의 과학기술 전략과 정책 변화를 비교 분석함으로써 글로벌 과학기술 질서 재편 속 한국의 역할과 정책적 시사점을 도출할 예정이다.
김소영 KAIST 국제협력처장의 인사말로 시작되는 포럼은, 1부 ‘미래지향적 과학기술협력 전략 수립’세션에서 국제협력 법·제도 정비와 데이터 기반 과학기술정책 수립 방안을 다룬다. 박경렬 KAIST 과학기술정책대학원 교수가 좌장을 맡고, 안희철 변호사, 우석균 KAIST 교수 등 발표를 진행한다. 이어 과학기술정책연구원(STEPI)과 KAIST 전문가들이 한국형 국제협력 모델의 개선 방향을 논의한다.
2부 ‘기술별 국제협력 과제와 전망’ 세션은 엄지용 KAIST 녹색성장대학원 원장이 좌장을 맡는다. 이상협 국가녹색기술연구소(NIGT) 소장이 ‘그 많던 국제협력으로, 지금, 누가 협력하고 있을까?’라는 주제로 비판적 관점에서 진단하고, 이어 조부승 한국과학기술정보연구원(KISTI) 센터장 등 기초 연구망 및 신약개발 분야의 국제협력을 평가한다. 토론에는 KAIST의 국제법 학자와 한국기계연구원(KIMM) 국제협력 책임자가 참여해 연구기관 간 협력체계 내실화 방안을 제시한다.
3부 ‘국가별 과학기술협력 동향과 한국의 전략 방향’ 세션은 박성필 KAIST 문술미래전략대학원 원장이 좌장을 맡는다. 권석준 성균관대 교수, 백서인 한양대 교수, 장영욱 대외정책연구원(KIEP) 연구위원이 각각 미국·중국·EU의 과학기술협력 정책을 분석하고 한국의 대응 전략을 모색한다.
KAIST 과학기술과 글로벌발전센터(G-CODEs)는 과학기술정책 혁신과 국제협력 연구를 선도하며, 과학기술을 통해 인류 사회의 지속가능한 발전에 기여하기 위해 올해 3월 설립됐다. 센터는 과학기술이 글로벌 거버넌스와 발전 협력의 새로운 패러다임을 형성하는 데 기여하는 것을 목표로 한다.
이번 포럼은 사전 등록자(https://www.bebold.kr/KAIST) 및 현장 접수자 누구나 참여할 수 있으며, 주요 발표 및 논의 내용은 포럼 종료 후 연구센터 공식 홈페이지(global.kaist.ac.kr)에 게재될 예정이다.
2025.11.19
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AI가 잘 작동할지 미리 안다. 그래프 학습으로 예측 속도 43배↑
목표 과업에 좋은 성능을 보이는 신경망 구조를 찾는 것은 큰 비용이 소요되어, 신경망의 성능을 효율적으로 예측하는 방법론이 활발히 연구되었다. 우리 대학 김재철AI대학원 소속 김선우 박사과정, 황현진 석박통합과정(지도교수 신기정)은 그래프 기반 사전학습을 이용하여, 기존의 효과적인 방법론의 성능을 개선하면서, 약 43배 빠른 예측 속도를 보이는 예측 기법을 개발하였다.
인공지능 모델은 최근 다양한 분야에서 괄목할 성과를 거두었지만, 모델의 신경망 구조가 해당 모델의 성능에 영향을 크게 미치는 특징이 있다. 그러나 목표 과업에 적합한 신경망 구조를 알고자 직접적으로 해당 신경망 구조를 학습 및 평가하는 방식은 큰 비용이 소요된다. 이를 해결하기 위해, 다른 인공지능 모델을 사용하여 특정 신경망 구조의 성능을 예측하는 방식이 사용되었다. 경량화된 예측 모델은 예측 속도는 빠르나 예측 성능이 낮다는 한계가 있었고, 최근 개발된 방법론은 예측 정확도는 높으나 예측 속도가 매우 느린 문제가 있었다.
우리 대학 김재철AI대학원 소속 김선우 박사과정, 황현진 석박통합과정(지도교수 신기정)은 경량화된 예측 모델에 특수한 그래프 기반 사전학습 방식을 적용하여, 해당 모델이 최근 방법론만큼의 예측 성능을 보이도록 개선하면서, 빠른 예측 속도를 유지하도록 하는 데 성공하였다.
연구팀이 제안한 FGP라는 그래프 기반 사전학습 기법은, 신경망 모델이 갖는 주요한 특징인 정보 흐름을 예측 모델이 포착할 수 있도록 하는 방식이다. 정보 흐름이란 신경망 내 순전파와 역전파를 의미하는 개념으로, 인공지능 모델의 학습에 핵심적이다. 연구팀은 그래프로 표현된 신경망 구조에서 위상 순서에 따라 벡터를 전파 시켜, 해당 신경망 구조의 정보 흐름을 모사한 표현 벡터를 생성하였다. 이후 신경망 성능 예측 모델은 해당 표현 벡터를 생성하는 사전학습 과정을 거치면서, 신경망의 정보 흐름을 포착하는 방식을 학습하게 된다.
연구팀을 다양한 실험을 통해 경량화된 예측 모델이 최신 모델보다 약 43배 빠르게 예측을 수행하면서, 최신 모델 대비 개선된 예측 성능을 보이는 것을 검증하였으며, 기존 사전학습 방법론과 비교하여도 성능 예측 과업 및 신경망 탐색 과업 등 다양한 응용 분야에서 더 효과적임을 검증하였다.
김선우 연구원은 “그래프의 위상 순서를 적절히 응용한 것이 본 방법론의 핵심”이라고 설명했다. 또한 “이 아이디어가 신경망 구조를 나타내는 그래프뿐만이 아니라, 위상 순서가 존재하는 그래프로 표현될 수 있는 다양한 데이터로 확장될 수 있기에, 더 넓은 분야에서 응용되기를 기대한다”고 덧붙였다.
본 연구는 인공지능 분야에서 권위 있는 국제 학술대회인 제39회 신경망 정보 처리 시스템 학회(39th Conference on Neural Information Processing System, 약칭 NeurIPS 2025)에 “Learning to Flow from Generative Pretext Tasks for Neural Architecture Encoding”이라는 제목으로 출판될 예정이다.
이 성과는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 “강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습 과제”과제, “인공지능 자율성장을 위한 멀티에이전트 기반 복합지능 강화 기술 개발”과제, “AI 거점 연구 프로젝트”과제의 성과다.
2025.11.11
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AI 시대의 실패는? 제3회 실패학회 개최
우리 대학은 오는 11월 5일(수)부터 14일(금)까지 ‘제3회 실패학회’를 개최한다고 31일 밝혔다. 이번 행사는 KAIST 실패연구소(소장 조성호)가 주관하며, ‘AI×실패’를 주제로 AI 기술이 이끄는 대전환의 시대에 ‘실패’의 감수성을 통해 인간다움의 가치를 재조명한다.
강연, 경연, 전시, 교류 프로그램 등으로 구성된 이번 학회는‘실패’라는 렌즈를 통해 인간과 사회, 기술의 관계를 새롭게 성찰하는 장을 마련한다.
11월 6일 학술문화관 정근모 컨퍼런스홀에서는 실패 세미나 ‘AI 시대, 인간의 길을 묻다’가 열린다.
KAIST 전산학부 김주호 교수는 “AI는 덜 실패하는 법을 배우지만, 인간은 실패할 기회를 잃어가고 있다”는 역설을 통해 AI 시대에 필요한 인간적 감수성과 회복력에 대해 논의한다.
이어 한양대학교 철학과 이상욱 교수는 AI 기술의 발전이 인류의 보편 복지로 이어지기 위한 철학적‧윤리적 과제와 실천 방향을 제시한다.
11월 7일 학술문화관 존 해너홀에서는 ‘AI×실패 아이디어 공모전’ 본선이 열린다. 전국 대학(원)생 111개 팀이 참가한 예선을 거쳐 선발된 12개 팀이 ‘AI와 인간이 공존하는 미래’를 주제로 아이디어를 부스 형태로 시연한다.
참가자들은 AI의 오류, 인간의 한계, 신뢰와 회복의 가능성 등을 탐구하며, 기술의 실패를 인간의 성찰로, 인간의 실패를 기술의 가능성으로 전환하는 시도를 선보인다.
본선 당일에는 심사를 통해 대상(KAIST 총장상), 최우수상, 우수상 등이 선정된다.
11월 5~14일 동안 창의학습관 1층에서는 사진전 ‘404: Perfection Not Found’가 열린다. 이 전시는 포토보이스 프로그램과 AI×실패 스냅샷 챌린지를 통해 KAIST 구성원들이 포착한 ‘불완전함의 장면들’을 선보인다.
▲ 완벽을 흉내낸 두뇌: AI의 실패 ▲ 불완전한 연결: 디지털 세대의 초상 ▲ 불완전의 미학: 인간의 온기의 세 가지 섹션으로 구성되어 있으며, 기술의 실패를 통해 인간의 책임과 잠재력을 비추는 성찰의 공간을 제공한다.
5일 학술문화관 존 해너홀에서는 매년 KAIST 학생들에게 큰 호응을 얻어온 ‘망한 과제 자랑 대회’가 일반인 참여로 확대 개최된다. 실패연구소와 학생동아리 아이시스츠(ICISTS)가 공동기획한 이번 행사는 참여자들이 사진과 영상 등으로 직접 부스를 꾸며 자신의 실패와 극복의 과정을 공유한다.
청중 투표를 통해 ▲최상(최다 득표) ▲빛나는 잔해상(공감도 높은 실패담) ▲재의 꽃상(극복담) ▲망함의 미학상(창의적 표현) ▲아름다운 잔상(진솔한 여운) 등이 선정된다.
조성호 KAIST 실패연구소장(전산학부 교수)은 “AI 기술이 빠르게 진화하며 세상의 질서를 바꾸고 있는 지금, 인간은 그 속도 너머에서 자신을 돌아볼 필요가 있다”며 “이번 실패학회가 기술의 혁신 속에서 인간다움의 의미를 재발견하고, 더 나은 미래를 상상하는 계기가 되길 바란다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “실패는 도전의 또 다른 이름이며, 혁신의 씨앗이다”라며 “KAIST는 실패를 두려워하지 않는 창의적 도전정신을 통해 AI 시대를 선도하고, 인간 중심의 기술 발전을 이끌어 나가겠다”고 말했다.
2025년 실패학회의 모든 프로그램은 관심 있는 누구나 참여할 수 있으며, 자세한 일정과 내용은 KAIST 실패연구소 홈페이지(caf.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
2025.10.31
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뇌처럼 스스로 기억하고 반응하는 반도체 뉴런 개발
사람의 뇌는 단순히 신호를 주고받는 연결(시냅스)만 조절하는 게 아니라, 개별 신경세포가 ‘상황에 맞게 스스로 예민해지거나 둔해지는’ 적응 능력인 ‘내재적 가소성’을 통해 정보를 처리한다. 하지만 기존 인공지능 반도체는 이런 뇌의 유연함을 흉내 내기 어려웠다. KAIST 연구진이 이번에 이 능력까지 구현한 차세대 초저전력 반도체 기술을 개발해 관심을 모으고 있다.
KAIST(총장 이광형)는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 뉴런이 과거 활동을 기억해 스스로 반응 특성을 조절하는 ‘내재적 가소성(intrinsic plasticity)’을 모방한 ‘주파수 스위칭(Frequency Switching) 뉴리스터(Neuristor)’를 개발했다고 28일 밝혔다.
‘내재적 가소성’은 같은 소리를 여러 번 들으면 점점 덜 놀라거나, 반복된 훈련을 통해 특정 자극에 더 빨리 반응하게 되는 것과 같은 뇌의 적응 능력을 뜻한다. ‘주파수 스위칭 뉴리스터’는 마치 사람이 자극에 점점 익숙해져 덜 놀라거나, 반대로 반복된 훈련으로 점점 더 민감해지는 것처럼, 신호의 빈도를 스스로 조절하는 인공 뉴런 소자다.
연구팀은 순간적으로 반응했다가 원래 상태로 돌아가는 ‘휘발성 모트 멤리스터’와, 입력 신호의 흔적을 오랫동안 기억하는 ‘비휘발성 멤리스터’를 결합해, 뉴런이 신호를 얼마나 자주 내보낼지(발화 주파수)를 자유롭게 조절할 수 있는 소자를 구현했다.
이 소자는 뉴런 스파이크 신호와 멤리스터 저항 변화가 서로 영향을 주고받으며 자동으로 반응을 조절한다. 쉽게 말해, 반복해서 들은 소리에 덜 놀라거나, 특정 자극에 점점 더 예민해지는 뇌의 반응을 반도체 소자 하나로 흉내 낸 것이다.
연구팀은 이 기술의 효과를 검증하기 위해 ‘희소 신경망(Sparse Neural Network)’ 시뮬레이션을 수행했다. 그 결과, 뉴런 자체의 기억 기능을 통해 기존 신경망보다 27.7% 낮은 에너지 소모로 동일한 성능을 구현했다.
또 일부 뉴런이 손상되더라도 내재적 가소성을 통해 네트워크가 스스로 재구성되어 성능을 회복하는 뛰어난 복원력도 입증했다. 쉽게 말하면, 이 기술을 적용한 인공지능은 전기를 덜 쓰면서도 성능은 그대로 유지하고, 일부 회로가 고장 나도 스스로 보완해 다시 정상적으로 작동하는 셈이다.
연구를 주도한 김경민 교수는 “이번 연구는 뇌의 핵심 기능인 내재적 가소성을 단일 반도체 소자로 구현해 인공지능 하드웨어의 에너지 효율과 안정성을 한 차원 높인 성과”라며, “스스로 상태를 기억하고 손상에도 적응·복구할 수 있는 이번 기술은 엣지 컴퓨팅, 자율주행 등 장시간 안정성이 요구되는 시스템의 핵심 소자로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구는 신소재공학과 박우준 박사(현 독일 율리히 연구소), 송한찬(현 ETRI) 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 재료 분야 세계적 권위 학술지 어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials, IF 26.8)에 8월 18일자 온라인 게재됐다.
※논문명: Frequency Switching Neuristor for Realizing Intrinsic Plasticity and Enabling Robust Neuromorphic Computing, DOI: 10.1002/adma.202502255
한편, 이번 연구는 한국연구재단과 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2025.09.29
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착용만으로 망막 검사 가능한 OLED 콘택트렌즈 세계 최초 구현
ERG(망막전위도, Electroretinography)는 망막의 기능이 정상적으로 작동하는지 측정할 수 있는 안과 진단법으로, 유전성 망막질환 진단이나 망막 기능 저하 여부 등 검사에 폭넓게 활용된다. 한국 연구진이 지금까지는 어두운 공간에 고정형 장비를 이용했던 기존 망막 진단 방식을 대체할 ‘초박막 OLED’를 탑재한 무선으로 구동되는 차세대 안과 진단 기술을 개발했다. 이번 기술은 향후 근시 치료, 안구 생체신호 분석, 증강현실(AR) 시각 전달, 광 기반 뉴로자극 등 다양한 분야로 응용이 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 서울대분당병원(원장 송정한) 우세준 교수, POSTECH(총장 김성근) 한세광 교수, ㈜ PHI 바이오메드(대표이사 한세광), 국가과학기술연구회(NST 이사장 김영식) 산하 한국전자통신연구원(ETRI, 원장 방승찬)과의 공동연구를 통해, 유기발광다이오드(OLED)를 활용한 세계 최초의 무선 콘택트렌즈 기반 웨어러블 망막 진단 플랫폼을 개발했다고 12일 밝혔다.
이 기술은 큰 특수 광원 설치 없이 렌즈 착용만으로도 망막전위검사를 수행할 수 있어, 기존 복잡한 안과 진단 환경을 획기적으로 간소화할 수 있다.
기존 ERG는 고정형 Ganzfeld(대형 망막전위도(ERG) 검사기) 장비를 이용해 어두운 방 안에서 환자가 눈을 뜨고 정지한 상태로 검사를 받아야만 했다. 이는 공간적 제약뿐 아니라 환자 피로도와 협조도의 문제를 수반했다.
공동 연구팀은 이 같은 한계를 극복하기 위해, 머리카락보다 6~8배 얇은 초박막 유연 OLED(두께 약 12.5 μm*)를 ERG용 콘택트렌즈 전극에 집적하고, 무선 전력 수신 안테나와 제어 칩을 함께 탑재해 독립 구동이 가능한 시스템을 완성했다.
*12.5 μm: 머리카락의 평균 두께가 약 70~100μm이므로, 이 OLED는 머리카락보다 6~8배 얇음
특히 전력 전송에는 안정적인 무선 통신에 적합한 433MHz 공진 주파수를 이용한 무선 전력 전송을 채택하고, 이를 스마트폰과 연동되는 수면안대 형태의 무선 컨트롤러로 구현해 실사용 가능성을 높였다.
기존 빛을 눈에 쏘이도록 개발되고 있는 스마트 콘택트렌즈형 광원은 대부분 무기 LED를 활용했으나, 딱딱한 형태의‘무기 LED’는 점광원(한 점에서 너무 강하게 빛이 나옴) 특성으로 인해 열 집적 문제에 취약하므로, 사용 가능한 광량에 한계가 있을 수 밖에 없다.
이에 반해 OLED는 면광원으로, 넓고 균일한 조사가 가능하며, 저휘도 조건에서도 충분한 망막 반응을 유도할 수 있다. 실제 본 연구에서는 비교적 낮은 밝기의 126니트(nit)의 휘도* 조건에서도 안정적인 ERG 신호를 유도, 기존 상용 광원과 동등한 수준의 진단 신호를 확보했다.
*휘도: 어떤 표면이나 화면이 얼마나 밝게 빛을 내는지를 나타내는 수치로 스마트폰 화면 밝기는 약 300~600 nit (최대 1000 nit 이상 가능)임
동물실험 결과, OLED 콘택트렌즈를 착용한 토끼의 눈에서 표면 온도가 27°C 이하로 유지돼 눈을 덮고 있는 각막에 열로 인한 손상을 주지 않았고, 고온 다습한 환경에서도 빛을 내는 성능이 유지됨으로써 실제 임상 환경에서도 유효하고 안정적인 ERG 검사 도구가 될 수 있음을 입증했다.
유승협 교수는 "초박막 OLED의 유연성과 확산광 특성을 콘택트렌즈에 접목한 것은 세계 최초의 시도이며, 이번 연구는 기존 스마트 콘택트렌즈 기술을, 빛을 이용한 접안형 광 진단·치료 플랫폼으로 확장하는 데 도움이 될 것”이라며 "디지털 헬스케어 기술 확대에 도움이 될 수 있으면 좋겠다”고 밝혔다.
우리 대학 심지훈 박사, 채현욱 박사, 김수본 박사가 공동 제 1저자로 ㈜PHI 바이오메드의 신상배 박사와 협력해 핵심적 역할을 담당했으며, 유승협 교수(KAIST 전기및전자공학부), 한세광 교수(POSTECH 신소재공학과), 우세준 교수(서울대학교 분당병원)가 교신저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제 권위지 에이시에스 나노(ACS Nano)에 온라인으로 5월 1일에 게재되었다.
※논문 제목: Wireless Organic Light-Emitting Diode Contact Lenses for On-Eye Wearable Light Sources and Their Application to Personalized Health Monitoring
※DOI: https://doi.org/10.1021/acsnano.4c18563
※ 관련 연구 동영상: http://bit.ly/3UGg6R8
2025.08.12
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60% 이상 챗GPT 추론 성능 향상할 NPU 핵심기술 개발
오픈AI 챗GPT4, 구글 Gemnini 2.5 등 최신 생성형AI 모델들은 높은 메모리 대역폭(Bandwidth) 뿐만 아니라 많은 메모리 용량(Capacity)를 필요로 한다. 마이크로소프트, 구글 등 생성형AI 클라우드 운영 기업들이 엔비디아 GPU를 수십만 장씩 구매하는 이유다. 이런 고성능 AI 인프라 구축의 핵심 난제를 해소할 방안으로, 한국 연구진이 최신 GPU 대비 약 44% 낮은 전력 소모에도 평균 60% 이상 생성형 AI 모델의 추론 성능을 향상할 NPU(신경망처리장치)* 핵심 기술을 개발하는데 성공했다.
*NPU(Neural Processing Unit): 인공신경망(Neural Network)을 빠르게 처리하기 위해 만든 AI 전용 반도체 칩
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀과 (주)하이퍼엑셀(전기및전자공학부 김주영 교수 창업기업)이 연구 협력을 통해, 챗GPT와 같은 생성형AI 클라우드에 특화된 고성능·저전력의 NPU(신경망처리장치) 핵심기술을 개발했다고 4일 밝혔다.
연구팀이 제안한 기술은 컴퓨터 아키텍처 분야에서 최고 권위를 자랑하는 국제 학회인 ‘2025 국제 컴퓨터구조 심포지엄(International Symposium on Computer Architecture, ISCA 2025)’에 채택됐다.
이번 연구의 핵심은 추론 과정에서 경량화를 통해 정확도 손실을 최소화하면서도 메모리 병목 문제를 해결해 대규모 생성형AI 서비스의 성능을 개선하는 것이다. 이번 연구는 AI인프라의 핵심 구성요소인 AI반도체와 AI시스템SW를 통합 설계했다는 점에서 그 가치를 높게 인정받았다.
기존 GPU 기반 AI 인프라는 높은 메모리 대역폭과 메모리 용량 요구를 충족하기 위해 다수의 GPU 디바이스가 필요한 반면, 이번 기술은 메모리 사용의 대부분을 차지하는 KV 캐시의 양자화*를 통해 적은 수의 NPU 디바이스만으로 동일 수준의 AI 인프라를 구성할 수 있어, 생성형 AI 클라우드 구축 비용을 크게 절감할 수 있다.
*KV 캐시(Key-Value Cache)의 양자화: 생성형 AI 모델을 작동할 때 성능을 높이기 위해 사용하는 일종의 임시 저장 공간에 데이터 크기를 줄이는 것을 의미(32비트로 저장된 수를 4비트로 바꾸면, 데이터 크기는 1/8로 줄어듬)
연구팀은 기존 NPU 아키텍처의 연산 로직을 변경하지 않으면서 메모리 인터페이스와 통합될 수 있도록 설계했다. 이번 하드웨어 아키텍처 기술은 제안된 양자화 알고리즘을 구현할 뿐만 아니라, 제한된 메모리 대역폭 및 용량을 효율적으로 활용하기 위한 페이지 단위 메모리 관리 기법*과 양자화된 KV 캐시에 최적화된 새로운 인코딩 기법 등을 개발했다.
*페이지 단위 메모리 관리 기법: CPU처럼 메모리 주소를 가상화하여 NPU 내부에서 일관된 방식으로 접근할 수 있게 함
또한, 최신 GPU 대비 비용·전력 효율성이 우수한 NPU 기반 AI 클라우드를 구성할 경우, NPU의 고성능, 저전력 특성을 활용해 운영 비용 역시 크게 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
박종세 교수는 “이 연구는 (주)하이퍼엑셀과의 공동연구를 통해 생성형AI 추론 경량화 알고리즘에서 그 해법을 찾았고 ‘메모리 문제’를 해결할 수 있는 NPU 핵심기술 개발에 성공했다. 이 기술을 통해 추론의 정확도를 유지하면서 메모리 요구량을 줄이는 경량화 기법과, 이에 최적화된 하드웨어 설계를 결합해 최신 GPU 대비 평균 60% 이상 성능이 향상된 NPU를 구현했다” 고 말했다.
이어 “이 기술은 생성형AI에 특화된 고성능·저전력 인프라 구현 가능성을 입증했으며, AI클라우드 데이터센터뿐 아니라 능동적인 실행형 AI인 ‘에이전틱 AI ’등으로 대표되는 AI 대전환(AX) 환경에서도 핵심 역할이 기대된다”고 강조했다.
이 연구는 김민수 박사과정 학생과 ㈜하이퍼엑셀 홍성민 박사가 공동 제1 저자로 지난 6월 21일부터 6월 25일까지 일본 도쿄에서 열린 ‘2025 국제 컴퓨터구조 심포지엄(ISCA)’에 발표됐다. 국제적 저명학회인 ISCA는 올해는 570편의 논문이 제출됐으며 그중 127편 만이 채택됐다. (채택률 22.7%).
※논문 제목: Oaken: Fast and Efficient LLM Serving with Online-Offline Hybrid KV Cache Quantization
※DOI: https://doi.org/10.1145/3695053.3731019
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능반도체대학원지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.04
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손상된 시력 회복 망막 치료제 개발 성공
시각은 인간의 가장 중요한 감각으로, 현재 전 세계적으로 3억 명 이상의 인구가 다양한 망막질환으로 시력 상실의 위험에 놓여 있다. 최근 망막질환 치료제들이 개발돼 병증의 진행을 억제하는 효과를 보이고 있으나, 이미 손상된 시력 회복까지 가능하게 하는 실효적 치료제의 개발은 부재한 상황이다. 우리 연구진이 시력 회복을 위한 신약 개발에 성공했다.
우리 대학 생명과학과 김진우 교수 연구팀이 망막 신경 재생을 통해 시력을 회복할 수 있는 치료법을 개발했다고 30일 밝혔다.
김 교수 연구팀은 망막 재생을 억제하는 프록스원(PROX1) 단백질을 차단하는 물질을 질환 모델 생쥐 안구에 투여해 망막 조직의 신경 재생과 시력 회복을 유도하고, 그 효과를 6개월 이상 지속하는 데 성공했다.
이번 연구는 포유류 망막에서 장기간 신경 재생을 유도한 세계 최초의 사례로, 치료제가 전무했던 퇴행성 망막질환 환자들에게 새로운 희망을 제시한다.
전 세계적인 인구 노령화와 함께 망막질환자의 숫자가 지속적으로 증가하고 있지만, 손상된 환자의 망막과 시력을 회복할 수 있는 치료법은 존재하지 않는다. 환자 망막의 회복이 어려운 주요 원인은 손상된 망막의 재생이 되지 않는 것과 깊은 연관성이 있다.
망막 재생이 활발한 어류와 같은 변온동물에서 연구된 바에 따르면, 망막 손상 시 망막 내부에 존재하는 뮬러글리아(Müller glia)라는 세포가 신경전구세포로 역분화한 후 새로운 신경세포를 생성하는 능력을 가지고 있는데, 인간과 같은 포유류는 이 기능이 사라져 망막 재생이 이루어지지 못하고 손상이 영구적으로 남는 것으로 알려져 있다.
김 교수 연구팀은 이번 연구를 통해 포유류 뮬러글리아 세포의 역분화를 억제하는 인자로 프록스원(PROX1) 단백질을 발견하였다. 프록스원은 망막과 해마, 척추 등의 신경 조직 내 신경세포에서 생성되는 단백질로 신경줄기세포의 분열을 억제하고 신경세포로 분화를 유도하는 단백질로 알려져 있다.
연구진은 프록스원 단백질이 손상된 생쥐 망막 내 뮬러글리아에는 축적이 되지만, 재생이 활발한 어류의 뮬러글리아에는 축적이 되지 않음을 발견하였다. 또한, 뮬러글리아에 있는 프록스원은 내부에서 생성된 것이 아니라, 주변의 신경세포가 분해하지 못하고 분비한 것을 뮬러글리아가 받아들인 것이라는 것도 증명하였다.
이러한 프록스원 단백질의 이동 현상에 착안해 신경세포에서 분비된 프록스원이 뮬러글리아로 도달하기 전에, 세포 외부에서 제거하여 뮬러글리아의 신경재생 능력을 복원하는 방법을 개발하였다.
이 방법은 프록스원에 결합하는 항체를 활용하는 것으로, 김진우 교수가 연구실 벤처로 창업한 ㈜셀리아즈에서 발굴하였으며 기존 항체들보다 탁월한 결합력을 보였다. 이 프록스원 중화항체를 투여한 질환 모사 생쥐 망막에서는 신경 재생이 활발히 일어났고, 선천성망막퇴행성질환 생쥐 망막에 유전자 치료제 형태로 전달하면 지속적인 신경세포의 생성과 시력의 회복이 6개월 이상 유지되는 것을 확인하였다.
이 망막 재생 유도 치료제는 KAIST 교원 창업 기업인 (주)셀리아즈에서 현재 마땅한 치료제가 없는 여러 퇴행성망막질환에 적용하기 위해 개발하고 있으며, 2028년에는 임상시험에 돌입하는 것을 목표로 하고 있다.
이 논문의 제1 저자인 이은정 박사는 "프록스원(PROX1) 중화항체(CLZ001)의 효능을 개선하는 작업이 마무리 되어 곧 여러 동물을 이용한 시력 회복 효능과 안전성 평가를 마친 후 망막질환자에 투여하는 것을 목표로 하고 있다ˮ 라며 "적절한 치료제가 없이 실명의 위험에 노출된 환자들에게 실질적 도움이 되도록 연구를 진행하겠다ˮ 라고 말했다.
(주)셀리아즈 이은정 박사와 KAIST 김무성 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 3월 26일자 온라인에 발표됐다. (논문명 : Restoration of retinal regenerative potential of Müller glia by disrupting intercellular Prox1 transfer. DOI: 10.1038/s41467-025-58290-8).
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업 및 국가신약개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.03.31
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실패의 과학, 2024 KAIST 실패학회 개최
2023년 ‘망한 과제 자랑대회’에 이어, 올해는 ‘거절’을 주제로 우리 대학 구성원들이 퇴짜맞고 불합격했던 경험의 인증 사진을 공유하며, ‘실패의 과학: 다른 시각으로의 초대’에 대한 강연 등을 들을 수 있는 2024 실패학회가 또 다시 열린다.
우리 대학은 이달 8일부터 20일까지 ‘제2회 KAIST 실패학회’를 개최하고 다양한 행사를 진행한다고 5일(화) 밝혔다.
실패연구소(소장 조성호)가 주관하는 이 행사는 실패에 대한 기존의 인식을 전환하고 학생들에게 도전과 혁신을 장려하고자 추진됐다.
행사가 시작되는 8일에는 대전 본원 KI빌딩 1층 퓨전홀에서 실패 세미나가 열린다. ‘실패의 과학: 다른 시각으로의 초대’라는 주제로 권정태 KAIST 뇌인지과학과 교수와 이정모 전 국립과천과학관장 겸 과학커뮤니케이터가 연사로 나선다.
이들은 뇌과학과 자연사의 관점에서 바라보는 실패의 의미와 가치를 재조명하고, 학생들에게 다시 도전할 수 있는 용기를 북돋을 예정이다.
13일에는 작년 개인 발표 형식으로 큰 호응을 얻었던 ‘망한 과제 자랑 대회’가 부스 박람회 형태로 진행된다. 참여 학생들은 팀을 이뤄 실패와 관련된 아이템, 사진, 영상 등 다양한 매체를 활용해 부스를 꾸미고 자신들의 사례를 선보인다. 이 대회는 학생동아리 아이시스츠(ICISTS)가 함께 기획하고 준비한다. ▲치명상(공감과 동정심을 유발한 팀) ▲상상 그 이상(가장 흥미롭게 실패를 풀어낸 팀) ▲화려한 비상(실패했지만 성공을 응원하고 싶은 팀) 등 재미있는 수상 부문을 만들어 동료들과 실패를 공유하는 장을 마련할 예정이다.
실패학회 2주간 본원 창의학습관 1층 로비에서는 ‘거절’을 주제로 ‘We regret to inform you(안타까운 소식을 전하게 되어 유감입니다)’라는 제목의 상시 전시가 열린다.
전시에서는 ‘실패 포토 보이스: 거절 수거함’ 캠페인을 통해 수집한 구성원들의 반려, 불합격 등의 인증 사진들을 콜라주 형태의 작품으로 감상할 수 있다. 그리고 에세이 공모전으로 선정된 실패 및 극복 이야기들을 선보인다. 이는 거절에 대한 우리 모두의 보편적인 경험을 재치 있게 담는 동시에 올해 실패연구소의 활동 및 연구 결과를 한데 모은 자리이다.
또한, 실패연구소 설립 3주년을 맞아 전 국민 1,500명에게 실시한 ‘도전과 실패에 대한 대국민 인식조사’ 설문 결과도 함께 전시한다. 도전과 실패에 대한 세대별 인식 차이를 살펴보는 흥미로운 기회가 될 것이다.
조성호 실패연구소장(전산학부 교수)은 “이번 행사를 통해 구성원들이 경험했던 실패와 거절을 공유하며, 단순한 위로를 넘어 실패의 과학적 가치를 발견하고 도전의 동력을 얻는 계기가 되길 희망한다"라고 말했다. 이어 “실패연구소에서 야심차게 준비한 국민들의 세대별 도전과 실패에 대한 인식 차이에 대한 설문조사 결과에 대해서도 많은 관심을 부탁한다”라고 밝혔다.
※ 2024 망한과제 자랑대회 현장스케치 영상 : https://youtu.be/x22EZTTLLSM?feature=shared
2024.11.05
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인공지능으로 고성능 양자물성 계산시간 획기적 단축
인공지능과 고성능 과학계산 간의 밀접한 관련성은 최근 2024년도 노벨 물리학상과 화학상이 동시에 수상된 것을 보면 알 수 있다. 우리 연구진이 인공지능을 활용하여 3차원 공간에 분포하는 원자 수준의 화학결합 정보를 예측하여 양자역학적 고성능 컴퓨터 시뮬레이션의 계산 시간을 획기적으로 단축하는데 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용훈 교수팀이 물질의 특성을 도출하기 위해 슈퍼컴퓨터를 활용해 수행되는 원자 수준 양자역학적 계산에 필요한 복잡한 알고리즘을 우회하는 3차원 컴퓨터 비전 인공신경망 기반 계산 방법론을 세계 최초로 개발했다고 30일 밝혔다.
슈퍼컴퓨터를 활용한 양자역학적 밀도범함수론(density functional theory, DFT)* 계산은 빠르면서도 정확하게 양자 물성을 예측할 수 있게 해 첨단 소재 및 약물 설계를 포함한 광범위한 연구·개발 분야에서 표준적인 도구로 자리 잡아 필수 불가결한 역할을 하고 있다.
*밀도범함수론(DFT): 원자 단위에서부터 양자역학적으로 물성을 계산하는 제1원리 계산의 대표적인 이론
그러나 실제 밀도범함수론 계산에서는 3차원적인 전자밀도를 생성한 후 양자역학 방정식을 푸는 복잡한 자기일관장 과정(self-consistent field, SCF)*을 수십에서 수백 번씩 반복해야 해서 그 적용 범위가 수백~수천 개의 원자로 제한되는 한계가 있었다.
*자기일관장(SCF): 상호 연결된 여러 개의 연립 미분 방정식으로 기술해야 하는 복잡한 다체 문제(many-body problem)를 해결하기 위해 널리 사용되는 과학계산법
김용훈 교수 연구팀은 자기일관장 과정을 최근 급속한 발전을 이룬 인공지능 기법으로 회피하는 것이 가능한지 질문했다. 그 결과 3차원 공간에 분포된 화학 결합 정보를 컴퓨터 비전 분야의 신경망 알고리즘을 통해 학습해 계산을 가속화하는 딥SCF(DeepSCF) 모델을 개발했다.
연구진은 밀도범함수론에 따라 전자밀도가 전자들의 양자역학적 정보를 모두 포함하고 있으며 이에 더해 전체 전자밀도와 구성 원자들의 전자밀도의 합 간의 차이인 잔여 전자밀도가 화학결합 정보를 담고 있는 점에 주목하고 기계학습의 목표물로 선정했다.
이후 다양한 화학결합 특성을 포함한 유기 분자들의 데이터 세트를 채택했고 그 안에 포함된 분자들의 원자구조들에 임의의 회전과 변형을 가해 모델의 정확도 및 일반화 성능을 더욱 높였다. 최종적으로 연구팀은 복잡하고 큰 시스템에 대해 딥SCF 방법론의 유효성 및 효율성을 입증했다.
이번 연구를 지도한 김용훈 교수는“3차원 공간에 분포된 양자역학적 화학결합 정보를 인공 신경망에 대응시키는 방법을 찾았다”며 “양자역학적 전자구조 계산이 모든 스케일의 물성 시뮬레이션의 근간이 되므로 인공지능을 통한 물질 계산 가속화의 전반적인 기반 원리를 확립한 것”이라고 연구의 의의를 부여했다.
전기및전자공학부 이룡규 박사과정이 제 1저자로 수행한 이번 연구는 소재 계산 분야의 권위 있는 학술지 '네이쳐 파트너 저널 컴퓨테이셔널 머터리얼즈(Npj Computational Materials)'에 10월 24일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Convolutional network learning of self-consistent electron density via grid-projected atomic fingerprints)
한편, 이번 연구는 KAIST 석박사 모험사업, 한국연구재단 중견연구자지원사업 등의 지원을 받아 수행되었다.
2024.10.30
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