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한 번 배운 풀이 기억…스마트폰 AI가 비슷한 문제 스스로 푼다
어려운 문제를 풀 때마다 전문가에게 다시 묻는 대신, 한 번 배운 풀이를 공책에 적어두고 비슷한 문제에 활용하는 AI 기술이 나왔다. 우리 대학 연구진은 스마트폰 속 소형 AI가 서버의 대형 AI에게서 얻은 지식을 기기에 쌓아두고 재사용하도록 해, 높은 정확도를 유지하면서 서버 호출을 평균 55.61% 줄였다. 비슷한 문제를 만날수록 서버에 덜 의존하고 더 빠르게 판단하는 모바일 AI의 가능성을 제시한 것이다.
우리 대학은 전산학부 이재길 교수 연구팀이 기기의 소형 AI와 서버의 대형 AI를 효율적으로 연결하는 기기-서버 협업 기술 ‘CURE(Cumulative Knowledge Reuse, 누적 지식 재사용)’를 개발했다고 21일 밝혔다.
스마트폰과 같은 기기는 계산 능력과 메모리가 제한돼 가벼운 소형 AI 모델을 주로 사용한다. 소형 모델은 간단한 문제는 빠르게 처리하지만, 복잡하거나 낯선 이미지를 구분할 때는 정확도가 떨어질 수 있다.
반대로 모든 문제를 고성능 서버의 대형 AI에 맡기면 정확도를 높일 수 있지만, 데이터를 보내고 답을 기다리는 시간이 길어진다. 통신량과 서버 연산량도 늘어나 이용자의 대기 시간과 서비스 운영 비용이 커진다.
이를 보완하기 위해 기기의 소형 AI가 먼저 판단하고 어려운 문제만 서버로 보내는 협업 방식이 연구돼 왔다. 그러나 기존 방식은 서버에서 받은 답을 그때만 사용하기 때문에, 비슷한 문제가 다시 들어와도 서버에 같은 도움을 반복해서 요청해야 했다. 마치 학생이 어려운 문제의 답을 듣고도 기록해 두지 않아, 같은 유형의 문제를 만날 때마다 다시 물어보는 것과 같다. 연구팀은 서버가 알려준 답을 일회성으로 사용하지 않고, 기기가 이후에도 활용할 수 있는 지식으로 축적하는 데 주목했다.
CURE는 먼저 기기의 소형 AI가 입력을 스스로 처리할 수 있는지 판단한다. 해결하기 어렵다면 기기에 저장된 서버 지식을 활용하고, 저장된 지식으로도 부족할 때만 서버에 도움을 요청한다. ‘혼자 풀기→배운 내용 찾아보기→전문가에게 묻기’의 3단계로 문제를 처리하는 방식이다.
예를 들어 소형 AI가 사진 속 특정 차종을 구분하지 못하면 서버의 대형 AI에 답을 요청한다. 이때 CURE는 서버의 판단 결과와 이미지의 특징을 기기의 지식 저장소에 반영한다. 이후 비슷한 차종의 사진이 들어오면 앞서 저장한 지식을 참고해 서버에 다시 묻지 않고 기기에서 직접 판단한다.
특히 CURE는 서버가 처리한 사진을 하나씩 그대로 저장하지 않는다. 여러 사진이 공유하는 특징과 서로 다른 점을 요약해 지식으로 보관한다. 자동차 사진을 통째로 외우는 대신 차체 모양이나 전조등처럼 차종을 구분하는 핵심 특징을 정리해 두는 것과 같다. 이를 통해 이전에 본 사진뿐 아니라 처음 접하는 유사한 사진을 판단할 때도 축적된 지식을 활용할 수 있다.
연구팀은 이미지와 글을 함께 이해하는 ‘비전-언어 모델’을 이용해 CURE의 성능을 검증했다. 비전-언어 모델은 사람처럼 이미지를 보고, 그 내용을 언어와 연결해 이해하는 AI다.
기기용 소형 모델로는 MobileCLIP2를, 서버용 대형 모델로는 180억 개의 매개변수를 가진 EVA-CLIP을 사용했다. 매개변수는 AI가 학습 과정에서 익힌 정보를 담고 있는 내부 수치로, 사물을 구분하고 관계를 판단할 때 활용하는 ‘판단 기준’과 같다.
다양한 이미지 분류 데이터셋을 이용한 실험에서 CURE는 모든 입력을 대형 서버 모델로 처리하는 방식에 근접한 정확도를 유지했다. 그러면서 서버의 지식을 축적하지 않는 기존 기기-서버 협업 방식보다 서버 호출 횟수를 평균 55.61% 줄였다.
처리 속도는 기존 기기-서버 협업 방식보다 최대 2.80배 빨랐으며, 모든 입력을 서버로 보내는 방식보다 최대 3.67배 빨랐다. 서버에 묻는 횟수를 줄여 데이터를 주고받고 답을 기다리는 시간을 단축한 결과다.
CURE는 소형 모델과 서버 모델을 별도로 다시 학습시키지 않고도 적용할 수 있다. 기존 AI 모델은 그대로 두고 서버에서 얻은 지식을 담는 별도의 저장소를 붙이는 방식이어서, 다양한 AI 모델과 서비스에 유연하게 적용할 수 있다는 것도 장점이다.
이번 기술은 모바일 사진 인식과 이미지 검색 등에서 반복적인 데이터 전송과 서버 연산을 줄여 이용자의 대기 시간과 서비스 운영 부담을 낮추는 데 활용될 수 있다.
스마트폰뿐 아니라 제한된 기기 자원으로 주변 환경을 인식해야 하는 로봇과 웨어러블 기기에도 응용할 수 있다. 특히 통신이 느리거나 불안정한 환경에서 로봇이 서버의 답을 기다리지 않고, 이전에 얻은 지식을 바탕으로 더 많은 상황을 현장에서 직접 판단하는 데 도움을 줄 수 있다.
다만 실제 적용 효과는 기기의 성능과 저장 공간, 통신 환경, 입력 데이터의 특성 등에 따라 달라질 수 있어 다양한 기기와 환경에서 추가 검증이 필요하다.
이재길 교수는 “CURE는 기기의 소형 AI가 서버에 같은 문제를 반복해서 묻지 않고, 한 번 얻은 지식을 기억해 다시 활용하도록 한 기술”이라며 “높은 정확도를 유지하면서 통신 부담과 응답 시간을 줄여 스마트폰과 로봇, 웨어러블 등 다양한 기기에서 고성능 AI를 효율적으로 활용하는 기반이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 정보전자연구소 이영준 박사후연구원이 제1저자로, 전산학부 이재길 교수가 교신저자로 참여했다. Amazon 김도영 연구원, LG AI연구원 강준혁 연구원, KAIST 산업및시스템공학과 송환준 교수가 공동저자로 참여했다. 연구 결과는 지난 9월 8일부터 12일까지 스웨덴 말뫼에서 열린 컴퓨터 비전 분야 주요 국제학술대회 ‘유럽컴퓨터비전학회(ECCV 2026, European Conference on Computer Vision)’에서 10일 발표됐다.
※ 논문명: CURE: Cumulative Knowledge Reuse for Efficient Device-Server Hybrid Inference in Vision-Language Models, DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-032-37627-5_21
※ 저자정보: 이영준 박사후연구원(KAIST 정보전자연구소, 제1저자), 김도영 연구원(KAIST 졸업, 현 Amazon, 공동저자), 강준혁 연구원(KAIST 졸업, 현 LG AI연구원, 공동저자), 송환준 교수(KAIST 산업및시스템공학과, 공동저자), 이재길 교수(KAIST 전산학부, 교신저자)
※ 관련 영상 링크: https://drive.google.com/file/d/1oIn-eYW4IEI_dOFWeTeaDotf1IBDjRLt/view?usp=share_link
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 ‘사람중심인공지능핵심원천기술개발사업’ 중 ‘AI학습능력개선기술개발’ 과제(과제번호 RS-2022-II220157)의 지원 등을 받아 수행됐다.
2026.09.21 조회수 3366 -
스마트폰으로 원격 통증 관리 가능성 제시…‘붙이는 마이크로니들 전자약’ 개발
통증이 생길 때마다 병원을 찾거나 진통제에 의존해야 하는 불편을 줄일 수 있는 ‘붙이는 전자약’이 개발됐다. 피부에 붙이면 전기자극으로 통증을 조절하고, 한국과 미국처럼 멀리 떨어져 있어도 스마트폰으로 원격 제어할 수 있다.
우리 대학은 전기및전자공학부 정재웅 교수와 한국한의학연구원(원장 고성규) 이상훈 박사 공동 연구팀이 무선 마이크로니들(Microneedle·피부에 붙이는 미세 바늘) 전자약과 사물인터넷(IoT·인터넷으로 기기를 연결하고 제어하는 기술) 기반 원격 제어 기술을 결합한 웨어러블 전자약 플랫폼을 개발했다고 13일 밝혔다.
이번 연구의 가장 큰 특징은 피부에 붙이는 하나의 작은 기기에 안정적인 전기자극, 스마트폰 원격 제어, 몸 상태에 따른 자동 자극 기능을 함께 구현했다는 점이다. 향후 실제 환자를 대상으로 효과와 안전성이 검증되면 집이나 일상생활에서도 개인의 상태에 맞춰 통증을 관리하는 기술로 활용될 가능성이 있다.
만성 통증 치료에는 진통제가 널리 사용되지만 장기간 약물을 복용할 경우 부작용이나 의존성에 대한 우려가 있다. 특히 암성 통증 등에 사용하는 마약성 진통제는 오래 사용할수록 내성과 오남용 위험이 커질 수 있어, 약물 대신 전기자극으로 신경을 조절하는 ‘전자약’이 새로운 대안으로 연구되고 있다.
하지만 기존 전자약에도 한계가 있다. 몸속에 기기를 심는 방식은 수술이 필요하고, 피부에 붙이는 전극은 땀이나 각질 등 피부 상태에 따라 전기가 제대로 전달되지 않을 수 있다. 특정 부위에 전류가 몰리면 피부 온도가 올라가거나 화상을 입을 위험도 있다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 온도에 반응하는 전도성·접착성 마이크로니들 전극(전기가 잘 흐르면서 피부에 붙는 미세 바늘 전극)을 개발했다.
미세한 바늘이 전기 저항이 높은 각질층을 통과하기 때문에 땀이나 각질 등의 영향을 줄이면서 전기자극을 안정적으로 전달할 수 있다. 또한 하이드로젤(Hydrogel·물을 많이 머금은 젤 형태의 소재)을 전극에 코팅하여 전류가 바늘의 끝에 몰리지 않고 고르게 퍼지도록 했다.
특히 피부 온도가 비정상적으로 올라가면 전극의 접착력이 약해져 전극이 스스로 피부에서 떨어지도록 설계했다. 전기자극 과정에서 발생할 수 있는 피부 화상 위험을 줄이기 위한 안전장치다.
연구팀은 여기에 IoT 기술을 결합했다. 스마트폰과 클라우드 서버를 이용하면 의료진이 환자와 멀리 떨어져 있어도 전자약의 작동 시간과 전기자극을 실시간 또는 예약 방식으로 제어할 수 있다. 연구팀은 한국과 미국처럼 국가 간 거리가 먼 환경에서도 기기를 원격으로 제어할 수 있음을 확인했다.
향후 임상 검증을 거치면 환자가 매번 병원을 방문하지 않고 집이나 일상생활 속에서 의료진의 관리 아래 전자약을 사용하는 재택·원격 통증 관리로 발전할 가능성이 있다.
몸 상태에 따라 전자약이 자동으로 작동하는 기능도 구현했다. 연구팀은 광혈류(PPG·빛으로 맥박과 혈류 변화를 측정하는 기술) 센서를 이용해 통증과 관련된 스트레스 상태를 감지하고, 이를 바탕으로 전기자극을 자동으로 작동시키는 폐루프(Closed-loop·몸 상태를 확인하면서 치료를 자동으로 조절하는 방식) 치료 기능을 구현했다.
즉, 사람이 매번 기기를 켜고 자극 세기를 조절하는 데서 나아가 ‘몸 상태 감지 → 필요한 전기자극 → 다시 상태 확인’으로 이어지는 자동 통증 관리가 가능해질 수 있다는 의미다.
동물실험에서는 기존 젤 전극보다 전류가 효과적으로 전달됐으며 통증 완화 효과도 확인했다. 건강한 성인을 대상으로 한 소규모 연구에서는 전기자극에 따른 피부 감각 통증 역치(통증을 느끼기 시작하는 자극의 정도)의 변화를 확인해 사람에게 적용할 가능성을 살폈다.
다만 이번 연구에서 직접적인 진통 효과는 동물실험을 통해 확인한 단계다. 연구팀은 실제 만성 통증 환자를 대상으로 치료 효과와 장기간 사용에 따른 안전성을 확인하기 위해 추가적인 임상 연구가 필요하다고 설명했다.
정재웅 KAIST 전기및전자공학부 교수는 “안정적인 피부 인터페이스 기술과 IoT 기반 원격 관리 기술을 결합해 웨어러블 전자약을 일상에서 활용할 수 있는 가능성을 높였다”며 “향후 임상 검증을 거쳐 환자의 상태에 맞춰 통증을 관리하는 개인 맞춤형 디지털 헬스케어 플랫폼으로 발전하기를 기대한다”고 말했다.
이상훈 한국한의학연구원 박사는 “이번 연구가 향후 웨어러블 침 치료 기술과 융합돼 전기자극으로 경혈을 자극하는 새로운 비약물성 통증 관리 기술로 발전하기를 기대한다”고 말했다.
KAIST 김희수 박사과정과 한국한의학연구원 방세권 박사가 공동 제 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 8월 28일 게재됐다.
※ 논문명: Wireless IoT-Enabled Microneedle Electroceutical for Personalized and Connected Pain Management, DOI: 10.1038/s41467-026-76527-y
※ 저자 정보: 김희수(KAIST, 공동 제1저자), 방세권(한국한의학연구원·UST, 공동 제1저자), 이상훈(한국한의학연구원, 공동 교신저자), 정재웅(KAIST, 교신저자) 외 10명
※ 연구성과 시연 동영상: https://www.dropbox.com/scl/fo/zrglys1t1c49l5u1xo08e/AJsbboH3sQMFag-6aO6sSSs?rlkey=dnux0jj80bdczws22u0dq7ugx&e=1&dl=0
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단의 전자약기술개발사업과 뇌과학선도융합기술개발사업, 한국한의학연구원 주관연구개발과제의 지원을 받아 수행됐다.
2026.09.14 조회수 3560 -
스마트폰이 ‘몰래카메라 탐지기’로 변신한다
스마트폰이 '몰래카메라 탐지기'로 변신한다. 우리 대학 연구진이 스마트폰과 1만 원 수준의 발광다이오드(LED, Light Emitting Diode) 장치만으로 숨겨진 불법 촬영 카메라를 찾아내는 AI 기술을 개발했다. 누구나 손쉽게 자신의 프라이버시를 지킬 수 있는 새로운 보안 기술로, 호텔과 공유숙박 등 일상 공간에서 불법 촬영 범죄를 예방하는 데 활용될 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 한준 교수 연구팀이 싱가포르국립대학(NUS, National University of Singapore) 및 싱가포르경영대학(SMU, Singapore Management University)과 공동연구를 통해 스마트폰에 발광다이오드(LED) 케이스를 부착해 숨겨진 카메라를 탐지하는 기술 '스윕LED(SweepLED)'를 개발했다고 30일 밝혔다.
불법 촬영 카메라가 호텔, 공유숙박, 화장실 등 일상 공간에 몰래 설치되는 사례가 늘면서 일반인도 쉽게 활용할 수 있는 탐지 기술의 필요성이 커지고 있다. 그러나 기존 휴대용 탐지기는 사용자가 렌즈에서 반사되는 밝은 점을 직접 눈으로 확인해야 해 금속이나 유리, 광택이 있는 플라스틱의 반사를 카메라 렌즈로 오인하는 문제가 있었다.
연구팀이 개발한 스윕LED는 스마트폰 카메라는 고정한 채 LED 조명의 방향만 바꾸며 물체 표면에서 나타나는 반사 변화 패턴을 분석하는 방식이다. 일반적인 광택 물체의 반사점은 조명 방향에 따라 위치가 달라지거나 사라지지만, 카메라 렌즈는 내부 렌즈와 조리개, 이미지센서 구조 때문에 반사 모양이 독특하게 변형되는 특징을 보인다.
연구팀은 이러한 시간에 따른 반사 변화 패턴을 딥러닝 기반 영상 분석으로 학습해 카메라 렌즈를 구별했다. 기존 탐지 방식이 사용자의 눈에 의존해 단순히 '밝은 점'을 찾는 수준이었다면, 스윕LED는 여러 조명 각도에서 나타나는 반사의 움직임과 모양 변화를 인공지능이 종합적으로 분석해 숨겨진 카메라를 판별한다는 점에서 차별화된다.
이를 통해 숙박 공간에서 흔히 볼 수 있는 충전기, 탁상시계, 리모컨, 장식품 등 다양한 물체 속에 숨겨진 카메라 렌즈를 보다 안정적으로 탐지할 수 있다.
연구팀은 실제 환경에서 볼 수 있는 30개 물체를 대상으로 성능을 평가한 결과 약 94%의 탐지 정확도를 기록했으며, 물체 하나를 검사하는 데 걸리는 시간도 5초 이내인 것으로 확인했다.
또한 스마트폰에 부착하는 LED 케이스의 핵심 부품 비용이 7달러(약 1만 원) 미만으로, 향후 스마트폰 액세서리 형태의 보급형 탐지기나 일반 소비자용 제품으로 상용화될 가능성을 제시했다.
한준 교수는 "불법 촬영 카메라는 일상 공간에서 개인의 안전과 프라이버시를 심각하게 위협하는 문제" 라며 "이번 연구는 스마트폰 기반의 저비용 하드웨어와 인공지능 분석을 결합해 비전문가도 손쉽게 활용할 수 있는 실용적인 탐지 기술의 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있다" 고 말했다.
KAIST 윤종혁 박사과정생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위의 국제학술대회인 ACM 모비시스 2026(ACM MobiSys 2026)에서 6월 20일 발표됐다.
※ 논문명: Hide-and-Sweep: Detecting Concealed Cameras via LED Illumination Sweeps, DOI: https://doi.org/10.1145/3812835.3814866
※ 저자정보: 윤종혁(제1저자), 문재영, 박윤서, Sean Rui Xiang Tan, 김병현, Rajesh Krishna Balan, 한준(교신저자)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 STEAM 글로벌융합연구지원사업 및 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.08.31 조회수 4039 -
치매 원인 물질이 치료 ‘스위치’를 켠다
치매를 악화시키는 물질이 치료를 시작하는 ‘스위치’가 됐다. 우리 대학 연구진이 알츠하이머병 환자의 뇌에서 증가하는 과산화수소(H₂O₂, 세포를 손상시키는 활성산소종)를 이용해 병든 뇌에서만 약물이 활성화되는 새로운 치료 기술을 개발했다. 동물실험에서도 인지 기능 개선 효과를 확인하며 차세대 치매 치료의 새로운 가능성을 제시했다.
우리 대학은 화학과 임미희 교수 연구팀이 전남대학교(총장 이근배) 김민근 교수, 한국생명공학연구원(KRIBB, 원장 권석윤) 이철호·김경심 박사, 한국기초과학지원연구원(KBSI, 원장 직무대행 황금숙) 이영호 박사 연구팀과 공동으로 알츠하이머병의 병든 뇌에서만 활성화되는 전구약물(Prodrug)을 개발하고, 동물실험을 통해 치료 효과를 확인했다고 2일 밝혔다.
전구약물은 처음에는 약효가 없지만 몸속 특정 환경에서만 활성형 치료제로 바뀌는 약물이다. 이번 연구에서는 알츠하이머병 환자의 뇌에서 증가하는 과산화수소를 만나야만 활성화되도록 설계돼 병든 뇌에서만 선택적으로 작동하는 '스마트 치료제' 역할을 한다.
알츠하이머병 환자의 뇌에서는 세포를 손상시키는 과산화수소가 정상보다 많이 생성된다. 지금까지는 이를 제거해야 할 유해물질로만 여겨졌지만, 연구팀은 오히려 이를 약을 작동시키는 신호로 활용하는 방법을 고안했다.
연구팀이 개발한 전구약물(BE-1, BE-2)은 건강한 뇌에서는 거의 반응하지 않는다. 하지만 치매가 진행되는 뇌에서 과산화수소를 만나면 활성형 치료 물질(AP-1, AP-2)로 바뀐다. 이 과정에서 과산화수소 포함 활성산소종들을 줄이는 동시에 치매의 주요 원인으로 알려진 아밀로이드 베타 단백질(뇌 속에 쌓여 신경세포를 손상시키는 단백질)이 서로 뭉쳐 독성이 강한 응집체(단백질 덩어리)를 만드는 것도 막아준다.
연구팀은 첨단 분석기술을 이용해 활성화된 약물이 아밀로이드 베타 단백질의 구조를 변화시켜 큰 덩어리로 자라는 것을 억제한다는 사실을 확인했다.
이 같은 효과는 알츠하이머병 생쥐 모델에서도 확인됐다. 약물은 혈액-뇌 장벽(BBB, 혈액 속 물질이 뇌로 들어가는지를 조절하는 보호막)을 통과해 실제 뇌 안에서 치료 물질로 바뀌었다. 장기간 약물을 투여한 생쥐에서는 기억을 담당하는 해마의 산화 스트레스가 감소했고, 뇌 속 아밀로이드 베타 축적도 줄어들었다. 또한 새로운 물체를 기억하거나 길을 찾는 행동 실험에서도 인지 기능이 개선된 것으로 나타났다.
이번 연구는 특정 단백질 하나만 표적으로 하는 기존 치매 치료제와 달리, 병든 뇌의 환경 자체를 이용해 약이 필요한 곳에서만 작동하도록 설계했다는 점에서 의미가 크다. 이를 통해 치료 효과는 높이고 부작용은 줄일 수 있는 새로운 치매 치료 전략을 제시했으며, 앞으로 파킨슨병 등 다른 퇴행성 뇌질환 치료에도 활용될 가능성이 기대된다.
임미희 KAIST 화학과 교수는 “이번 연구는 그동안 제거해야 할 대상으로만 여겨졌던 과산화수소를 약을 작동시키는 신호로 활용했다는 점에서 의미가 있다”며 “병든 조직에서만 약이 활성화되는 이번 기술은 알츠하이머병과 같은 복합 질환을 보다 안전하고 효과적으로 치료하는 새로운 플랫폼이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 화학과 이지민·홍은서 석박통합과정생이 공동 제1저자로 참여했으며, 국제 학술지 Small(IF 12.1, 화학 분야 상위 10%)에 2026년 5월 31일 온라인 게재됐다.
※ 논문명: A Prodrug Approach for Activity-Based Chemical Modulation toward Multiple Pathological Targets in Alzheimer's Disease, DOI: 10.1002/smll.74013
한편, 이번 연구는 한국연구재단 리더연구, 글로벌 선도연구센터, 세종과학펠로우십, 박사과정생연구장려금지원사업, KRIBB 및 KBSI 기관고유사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.03 조회수 4706 -
빛으로 원하는 순간·위치에서 암 치료하는 ‘스마트 항체’ 개발
기존 CAR-T(환자 면역세포를 유전적으로 조작해 암세포를 공격하도록 만든 세포치료 기술) 치료는 면역세포가 암세포를 인식하면 즉시 공격해 정상세포까지 손상시키는 부작용 위험이 있었다. 우리 대학 연구진은 빛이나 화학 자극이 있을 때만 작동하는 스위치형 ‘스마트 항체’ 기술을 개발해, 원하는 순간과 위치에서만 면역세포를 정밀하게 제어할 수 있는 길을 열었다.
우리 대학은 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 빛과 화학 자극을 이용해 세포 밖 항원 인식을 제어할 수 있는 ‘엑스트라바디(Extrabody)’플랫폼을 개발했다고 27일 밝혔다. 연구팀은 이 기술을 통해 면역세포가 원하는 순간에만 서로 반응하고 작동하도록 정밀하게 조절할 수 있음을 입증했다.
이번 연구의 핵심은 항체를 두 조각으로 분리한 뒤, 외부 자극이 있을 때만 다시 결합하도록 설계했다는 점이다. 일반적인 항체는 생성되자마자 항원에 결합하지만, 연구팀은 빛 또는 화학물질이 존재할 때만 두 항체 조각이 재결합해 항원을 인식하도록 구현했다.
즉, 단순히 항상 작동하는 기존 항체 시스템과 달리, 필요한 순간에만 선택적으로 작동하는 ‘온디맨드(on-demand·필요한 순간에만 활성화되는 방식) 항체 플랫폼’을 구현한 것이다.
연구팀은 빛에 반응하는 시스템과 화학물질에 반응하는 시스템을 각각 구축했으며, 형광 단백질뿐 아니라 암세포 표면에 많이 발현되는 EGFR(상피세포 성장인자 수용체)·HER2(인간 상피세포 성장인자 수용체2) 단백질에도 적용 가능함을 확인했다.
실험 결과, 외부 자극이 있을 때만 항원 결합이 선택적으로 활성화됐으며, 다양한 항체 구조에서도 동일한 원리가 작동했다. 이는 엑스트라바디가 여러 표적과 항체 형태에 적용 가능한 모듈형 플랫폼(Modular platform·다양한 표적과 기능으로 확장 가능한 기술 구조)임을 보여준다.
또한 연구팀은 엑스트라바디가 단순한 항원 인식을 넘어 세포 간 상호작용까지 조절할 수 있음을 확인했다. 빛 자극이 있을 때만 세포끼리 접촉하고 항원을 전달하는 현상이 나타났으며, 자극이 없을 때는 이러한 반응이 거의 발생하지 않았다. 특히 항원이 세포 내부로 전달되는 과정도 관찰돼, 향후 세포 간 정보 전달 연구에도 활용 가능성을 보였다.
연구팀은 나아가 엑스트라바디를 합성수용체(synNotch·특정 신호를 받을 때만 세포 반응을 유도하도록 설계한 합성 생물학 기술) 및 CAR 시스템(면역세포가 특정 암세포를 인식·공격하도록 설계한 기술)에 적용했다. 그 결과 빛과 항원이 동시에 존재할 때만 세포 내부 신호가 활성화되는 ‘이중 잠금장치(double-gating·두 가지 조건이 동시에 충족될 때만 작동하는 방식)’가 구현됐다.
이를 통해 유전자 발현, 사이토카인(Cytokine·면역세포 간 신호 전달에 사용되는 단백질) 분비, 면역세포 활성화 등을 정밀하게 제어할 수 있었으며, 실제 T세포 실험에서는 빛 자극이 있을 때만 암세포를 선택적으로 공격하는 현상도 확인됐다.
연구팀은 이번 기술이 기존 CAR-T 세포치료에서 문제로 지적돼 온 비의도적 면역 활성화와 부작용을 줄일 수 있는 새로운 전략이 될 것으로 기대하고 있다.
허원도 석좌교수는 “이번 연구는 외부 자극을 이용해 세포 표적 인식을 원하는 시점과 위치에서 정밀하게 제어할 수 있는 새로운 플랫폼 기술”이라며 “향후 차세대 면역치료와 세포 기반 치료 기술의 안전성과 정밀도를 높이는 핵심 기반 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
KAIST 생명과학과 권유리 박사와 유다슬이 박사가 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 셀 케미컬 바이올로지(Cell Chemical Biology) 온라인판에 5월 7일 게재됐다.
※ 논문명: An extracellular, optogenetic antibody platform for stimulus-gated antigen recognition and modulation of cell behavior, DOI: https://doi.org/10.1016/j.chembiol.2026.04.006
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 ASTRA 사업과 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.05.27 조회수 4320 -
당뇨발 절단 공포 끝...실시간 진단 ‘스마트 드레싱 패치’ 개발
당뇨병 환자에게 발생하는 ‘당뇨성 궤양’은 치료 시기를 놓치면 절단으로 이어질 수 있는 위험한 합병증이다. 공동연구진이 상처 상태를 실시간으로 확인할 수 있는 ‘스마트 드레싱 패치’를 개발했다.
우리 대학은 기계공학과 박인규 석좌교수 연구팀이 국립한밭대학교(총장 오용준) 하지환 교수, 한국기계연구원(원장 류석현) 정준호 연구원, 미국 캘리포니아공과대학교(Caltech·총장 토머스 F. 로젠바움(Thomas F. Rosenbaum)) 웨이 가오(Wei Gao) 교수와의 공동 연구를 통해 당뇨성 궤양 관리를 위한 ‘무선·무전원 기반 광전자 다중 모달 센서 패치’를 개발했다고 14일 밝혔다.
연구팀이 개발한 패치는 여러 생체 정보를 동시에 측정할 수 있는 광전자(optoelectronic·빛과 전기 신호를 함께 활용하는 기술) 센서와 기능성 드레싱을 결합한 형태다. 상처 부위의 포도당 농도, 산성도(pH·수소 이온 농도를 나타내는 지표), 온도 변화 등을 실시간으로 분석할 수 있으며, 환자 스스로 스마트폰으로 상태를 확인할 수 있다.
연구팀은 전기장을 이용해 머리카락보다 훨씬 가는 섬유를 만드는 전기방사(Electrospinning) 공법으로 기능성 나노섬유 드레싱을 제작했다. 이 드레싱은 당뇨발 환부에서 나타나는 포도당 증가와 산성도 변화에 반응해 색상이 변한다.
즉, 상처 상태가 악화되면 드레싱 색이 달라져 위험 신호를 육안으로도 쉽게 확인할 수 있는 것이다. 이를 통해 조직 괴사로 이어질 수 있는 이상 징후를 비침습적(non-invasive·피부를 절개하거나 채혈하지 않는 방식)으로 감지하고 장기간 추적 관찰할 수 있다.
연구팀은 여기에 광전자 시스템을 결합해 진단 정확도를 높였다. 패치에 내장된 발광다이오드(LED·전기를 빛으로 바꾸는 반도체 소자)와 빛을 감지하는 반도체 센서인 포토다이오드(Photodiode)가 드레싱의 색 변화를 빛의 반사율로 측정한 뒤 이를 전기 신호로 변환한다.
이는 일반 카메라 촬영 방식보다 주변 조명 변화 영향을 덜 받아 더욱 정확하고 안정적인 데이터를 제공한다.
특히 해당 패치는 근거리무선통신(NFC, Near Field Communication·짧은 거리에서 데이터를 주고받는 무선 통신 기술) 기반 유연 회로를 적용해 별도의 배터리 없이 작동한다. 스마트폰을 센서 가까이 대면 무선으로 전력을 공급받아 작동하며, 측정된 데이터를 실시간으로 전송한다. 즉, 환자와 의료진은 별도의 복잡한 장비 없이 스마트폰 앱만으로 상처 상태를 즉시 확인하고 대응할 수 있다.
이번에 개발된 기술은 눈으로 확인 가능한 직관적 신호와 정량적 전자 데이터를 동시에 제공하면서도 환자에게 신체적 부담을 주지 않는다는 점에서 임상적 가치가 높다. 또한 반복적인 채혈 없이 상처 상태를 지속적으로 관리할 수 있어 당뇨 환자의 삶의 질 향상에도 기여할 것으로 기대된다.
박인규 석좌교수는 “매일 바늘로 손가락을 찔러야 하는 당뇨 환자들의 고통을 덜어주기 위해 시작한 연구가 합병증의 선제적 진단 기술로 이어졌다”며 “이번 기술은 향후 당뇨뿐 아니라 다양한 만성질환의 무채혈 진단 기술로 확장될 수 있는 핵심 원천기술이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 조석주 박사와 국립한밭대학교 하지환 교수가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 재료과학 분야 국제학술지 어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials) 에 2026년 3월 26일 게재됐다. 또한 해당 학술지의 표지 논문(Front Cover)으로 선정됐다.
※ 논문명: Wireless, Battery-Free, Optoelectronic, Multi-Modal Sensor Integrated With Colorimetric Dressing for Diabetic Ulcer Management, DOI: 10.1002/adfm.202532167
본 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단(NRF) 중견연구사업, 산업통상자원부 알키미스트 사업 및 대전 RISE센터의 지원을 받아 수행됐다.
2026.05.14 조회수 6216 -
모터 없이 1초 이내 굽혀지는 로봇손 구동기술 나왔다
우주 구조물과 로봇 팔에는 가볍고 반복적으로 움직일 수 있는 구동 장치가 필요하지만, 기존 모터 기반 시스템은 무겁고 구조가 복잡해 한계가 있다. 우리 대학 연구진은 1초 이내에 빠르게 작동하면서도 모터 없이 스스로 움직이는 스마트 소재 기반 구동 기술을 개발해, 로봇 팔과 우주 구조물 등 차세대 로봇·우주 장비 구현 가능성을 제시했다.
우리 대학은 기계공학과 김성수 교수 연구팀이 별도의 복잡한 기계장치 없이도 열과 같은 외부 자극에 반응해 스스로 형태를 바꾸고 다시 원래 상태로 돌아올 수 있는 ‘가역적 자가 변형(Self-shape change)’이 가능한 ‘양방향(Two-way) 형상 기억물질 기반 하이브리드 스마트 액추에이터’를 개발했다고 22일 밝혔다.
연구팀은 형상기억합금(Shape Memory Alloy, SMA)과 형상기억고분자(Shape Memory Polymer, SMP)를 결합해 두 소재의 장점을 동시에 활용할 수 있는 하이브리드 복합재 액추에이터를 설계했다. 형상기억합금은 열을 가하면 원래 형태로 돌아가는 금속 소재이며, 형상기억고분자는 열이나 외부 자극에 따라 형태가 변하는 고분자 소재다.
기존 형상기억 소재는 한 번 변형되면 원래 상태로 돌아오지 못하거나(단방향, One-way), 회복 속도가 매우 느리다는 한계가 있었다. 또한 금속 합금과 고분자 소재는 강도가 달라 반복적으로 사용할 경우 원래 형태로 정확히 복원되지 않는 문제도 있었다.
이를 해결하기 위해 연구팀은 소재와 구조를 함께 개선했다. 먼저 형상기억고분자의 화학 조성을 조절하고 탄소섬유로 보강해 소재를 더 단단하게 만들었다. 또한 액추에이터에 줄자처럼 휘어지는 ‘테이프 스프링(Tape spring)’ 형태의 구조를 적용했다. 이 구조는 변형 과정에서 에너지를 저장했다가 순간적으로 방출하는 ‘스냅-스루(Snap-through)’ 현상을 만들어 움직임의 속도와 정확도를 높여준다.
그 결과, 개발된 액추에이터는 열을 가하면 굽혀지고 온도가 내려가면 다시 펴지는 완전한 양방향 구동을 구현했다. 또한 기존 기술보다 변형 범위가 크게 늘어나 거의 100%에 가까운 초기 형상 복원률을 보였으며, 원래 형태로 돌아오는 속도도 크게 향상돼 복잡한 제어 없이도 반복적으로 작동할 수 있음을 확인했다.
이번 연구에서 개발한 형상기억 액추에이터는 양방향 변형이 가능하면서도 1초 이내의 빠른 변형 속도(Sub-second actuation)와 높은 전개 정확도를 동시에 구현했다는 점에서 의미가 크다. 이는 형상기억 소재 기반 구동 기술의 실용 가능성을 크게 높인 성과로 평가된다.
김성수 교수는 “이번 연구는 소재의 물성적 한계를 독창적인 구조 설계를 통해 극복하고, 형상기억 액추에이터의 성능을 한 단계 끌어올린 결과”라며 “향후 반복적인 그리핑 동작이 필요한 로봇 손(Gripper)이나 우주용 전개 구조물(Deployable structure) 등 다양한 응용 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
강다정 박사과정이 제 1저자로 참여한 이번 논문은 국제 학술지 와일리(Wiley)사가 발행하는 ‘어드벤스드 펑셔널 머티리얼스(Advanced functional materials)’에 2026년 1월 19일자 온라인 게재되었으며, 그 우수성을 인정받아 2026년 3월 'Advanced Functional Materials'의 Front Cover로 채택되었다.
※ 논문명 : Two-Way Shape Memory Alloy and Polymer Composite Hybrid Smart Actuator With High Speed, Accuracy, and Reversible Deformation, DOI: https://doi.org/10.1002/adfm.202528863
※ 저자 정보 : 강다정 (KAIST, 제1 저자), 박성연 (KAIST, 공저자), Yitro Samuel Aditya (KAIST, 공저자), 이하은 (KAIST, 공저자), 김원빈(KAIST, 공저자), 배상윤 (KAIST, 공저자), 김성수 (KAIST, 교신저자)
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 한국연구재단-나노 및 소재기술개발사업의 지원 (과제번호 RS-2024-00450477), 한국연구재단-국가반도체연구실지원핵심기술개발사업(과제번호 RS-2023-00260461)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.23 조회수 6186 -
‘스마트 출입문’ 반도체로 저장공간 크게 늘린다
스마트폰부터 대규모 인공지능(AI) 서버에 이르기까지 현대 사회의 디지털 정보는 대부분 낸드플래시(NAND Flash) 메모리*에 저장된다. 우리 대학 연구진이 더 많은 정보를 더 작은 공간에 담아야 하는 차세대 반도체의 한계를 넘어설 수 있는 혁신 기술을 개발했다. 이번 기술은 초고용량 메모리 구현을 앞당길 핵심 원천기술로 기대된다.
*낸드플래시 메모리: 스마트폰 사진·영상·앱 등을 저장하는 스마트폰·SSD 등의 저장장치에 사용되는 반도체로, 전원이 꺼져도 데이터가 사라지지 않는 비휘발성 메모리
우리 대학은 전기및전자공학부 조병진 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 반도체 층에 새로운 소재를 적용해, 전자의 이동을 상황에 따라 선택적으로 제어하는 ‘스마트 출입문’ 구조를 구현함으로써 3차원 V-낸드(3D V-NAND) 메모리*의 고집적화 한계를 극복했다고 20일 밝혔다.
*3차원 V-낸드: 기존 메모리 셀을 평면(2차원) 배열한 데 비해, 데이터를 저장하는 반도체 셀을 위로 층층이 쌓아 더 많은 정보를 저장할 수 있도록 만든 메모리 기술
이번 연구는 데이터를 쓰고 지우는 과정에서 발생하는 고질적인 속도 저하와 신뢰성 문제를 신소재인 ‘붕소 산질화물(Boron Oxynitride, 이하 BON)’을 통해 해결했다는 점에서 큰 의미가 있다.
반도체 메모리에서 데이터가 드나드는 통로인 터널링층(Tunneling Layer)은 그동안 성능과 안정성이라는 두 마리 토끼를 잡는 데 어려움을 겪어왔다. 터널링층은 메모리 셀 내부에서 전자가 이동하는 매우 얇은 통로 역할을 하는 절연층이다.
하지만 기존 소재에서는 성능과 안정성을 동시에 확보하기 어려운 구조적 한계가 있었다. 기존 소재인 실리콘 산질화물(SiON)은 데이터를 지우기 위해 통로를 넓히면 저장된 데이터가 밖으로 새 나가고, 반대로 입구를 좁히면 데이터 삭제 속도가 너무 느려지는 ‘트레이드오프(Trade-off)’현상이 발생했기 때문이다.
이는 메모리 셀 하나에 5비트 정보를 저장하는 차세대 펜타 레벨 셀(Penta-Level Cell, PLC) 기술 구현의 가장 큰 걸림돌이었다. PLC는 하나의 메모리 셀에서 32단계의 전압 상태를 구분해 데이터를 저장하는 방식으로, 같은 크기의 메모리에서도 더 많은 정보를 저장할 수 있게 한다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 실리콘 기반 소재에서 벗어나 완전히 새로운 소재인 BON을 터널링층에 적용했다. 이 소재는 전하의 종류에 따라 문턱 높이가 달라지는 독특한 물리적 특성을 가지고 있다.
연구팀은 이를 활용해 데이터를 지울 때 필요한 전하(정공, hole)는 쉽게 통과시키고, 저장된 데이터를 의미하는 전자(electron)는 밖으로 새어나가지 못하도록 막는‘비대칭 에너지 장벽’구조를 설계했다.
비대칭 에너지 장벽은 전하가 이동할 때 넘어야 하는 에너지 장벽의 높이가 전하의 종류에 따라 서로 다르게 형성되는 구조를 의미한다. 이를 통해 데이터를 지울 때는 전하가 쉽게 이동하도록 하면서도, 저장된 데이터인 전자가 외부로 누설되는 것을 효과적으로 막을 수 있다. 이는 마치 들어올 때는 잘 열리고 나갈 때는 굳게 닫히는 ‘스마트 출입문’을 반도체 안에 구현한 것과 같은 원리다.
실제 실험 결과, BON 터널링층을 적용한 소자는 기존 대비 데이터 삭제 속도가 최대 23배나 향상되었으며, 수만 번의 반복 사용 후에도 성능 저하가 거의 없는 탁월한 내구성을 보였다. 특히 32개의 미세한 전압 상태를 구분해야 하는 초고난도 펜타 레벨 셀 동작에서도 소자 간 데이터 분포를 3배 이상 정밀하게 제어하는 데 성공했다.
이는 논문 수준의 연구를 넘어 실제 반도체 양산 공정에 즉시 적용 가능한 수준이라는 학계와 산업계의 평가다.
조병진 교수는 “이번 연구는 차세대 초고용량 메모리 제조에 바로 적용할 수 있는 독창적인 기술”이라며 “반도체 강국인 대한민국의 기술 초격차를 유지하는 데 크게 기여할 것”이라고 말했다.
기및전자공학부 강대현 석박사통합과정생이 제1저자로 주도한 이번 연구는 반도체 분야 최고 권위 학술대회인 지난 12월 9일 ‘국제전자소자학회(IEDM)’에서 발표되어 세계적인 주목을 받았으며, 삼성전자가 주최한 제32회 삼성휴먼테크논문대상에서 대학 부문 전체 1위인 ‘대상’을 수상하며 AI 분야가 강세였던 역대 수상 기조 속에서 전통 반도체 소자 분야 연구로 대상을 거머쥐는 쾌거를 이루었다.
※ 논문명: Bandgap-Engineered Boron Oxynitride Tunneling Layer for Reliable PLC operation of 3D V-NAND Flash Memory Devices, DOI : https://doi.org/10.1109/IEDM50572.2025.11353681
한편, 이번 연구는 과기정통부의 국가반도체연구실지원 핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.20 조회수 5556 -
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 조회수 5661 -
AI로 기후리스크에 강한 도시 상권 찾아낸다
우리 대학은 도시인공지능연구소(소장 건설및 환경공학과 윤윤진 지정석좌교수)가 미국 MIT 센서블 시티 랩(Senseable City Lab, 소장 Carlo Ratti 교수)과 함께 ‘도시와 인공지능(Urban AI)’분야의 공동연구를 진행하고, 그 성과를 서울 코엑스에서 열린 9월 말 ‘스마트라이프위크 2025(Smart Life Week 2025)’ 전시를 통해 공개했다고 10월 29일 밝혔다.
KAIST와 MIT는 도시의 주요 문제를 인공지능으로 해석하는‘Urban AI 공동연구 프로그램’을 추진해 왔으며, 이번 전시에서는 ▲도시 기후 변화 ▲녹지 환경 ▲데이터 포용성 등 세 가지 주제를 중심으로 연구 성과를 시민이 직접 체험할 수 있는 형태로 선보였다.
양 기관은 이번 협력을 통해 AI 기술이 도시의 문제를 계산하는 도구를 넘어, 사회적 이해와 공감을 이끄는 새로운 지능으로 확장될 수 있음을 보여주며 ▲도시의 열과 매출 ▲치유하는 자연, 서울 ▲데이터 소니피케이션 등 세 가지 프로젝트를 진행했다.
첫 번째 프로젝트인 ‘도시의 열과 매출’은 기후 변화가 도시 상권과 소상공인 생태계에 미치는 영향을 인공지능으로 분석한 연구다. 서울시 426개 행정동별 96개 업종에 대한 매출과 날씨 등 3억 개 이상의 데이터를 학습한 인공지능 모델을 통해, 기온과 습도 등의 기후 요인이 업종별 매출에 미치는 영향을 정량화했다.
그 결과는 각 지역·업종별로 기후 변화에 얼마나 잘 적응하고 회복할 수 있는지를 점수화한 ‘도시의 회복력(Urban Heat Resilience)’지표 40,896개로 시각화되어 어느 지역이 기온 리스크에 강한 상권인지 등 지역별 상권의 회복력 수준을 한눈에 파악할 수 있도록 구성되었다.
연구에 따르면 편의점 업종의 경우, 총 426개 행정동 중 64.7%는 기후 변화에 비교적 안정적인 ‘기후 중립 지역’이며 나머지 35.3%는 기후 변화에 영향을 크게 받는 ‘기후 민감 지역’에 속하는 것으로 분석되었다. 이는 편의점 업종의 영업 환경은 지역별로 기후 영향 편차가 존재하며, 도시 회복력 관점에서 향후 입지 전략 수립 시 참고할 수 있는 데이터로 활용 가능하다.
관람객은 실제 서울 지도를 기반으로 지역과 업종을 선택해, AI가 미래 기온 상승 시나리오에 따른 매출 변화를 실시간으로 예측하는 시스템을 체험할 수 있었다.
해당 예측 모델은 KAIST가 자체 개발한 기술로, 향후 보스턴·런던 등 세계 주요 도시와의 협력 확장도 추진될 예정이다. 이 연구는 향후 소상공인의 개업 전략 수립과 도시 기후 리스크 대응 정책 수립에 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.
두 번째 프로젝트 ‘치유하는 자연, 서울’은 MIT의 글로벌 프로젝트 ‘Feeling Nature’의 서울 확장판으로, 스트리트뷰·지도·위성 이미지 등 도시 환경 데이터와 시민 설문 데이터를 결합해 AI가 ‘서울 시민이 실제로 느끼는 녹지의 심리적 경험(psychological green)’을 추정하도록 학습시켰다.
이를 통해 단순히 나무나 공원의 면적을 계산하는 수준을 넘어, 시민이 느끼는 정서적 회복력(emotional resilience)과 웰빙(well-being)을 반영한 새로운 도시 설계 방향을 제시했다. 해당 연구는 향후 서울시 녹지 정책 및 지역 맞춤형 도시 디자인에 활용될 과학적 근거를 제공할 것으로 기대된다.
마지막 프로젝트인 ‘데이터 소니피케이션’은 3억 건이 넘는 데이터를 음악처럼 해석해 들을 수 있게 만든 세계 최초의 인공지능 기술이다. AI는 온도·습도·매출 등 데이터를 활용해 기온이 오르면 음이 높아지고, 매출이 줄면 소리가 낮아지는 식으로 정보를 소리로 표현한다. 이를 통해 시각 대신 청각으로 도시 데이터를 ‘듣는’ 새로운 감각적 경험을 제공한다.
이 기술은 시각장애인이나 어린이 등 시각 정보 접근이 어려운 사람도 데이터를 직관적으로 이해할 수 있도록 돕는 포용적 AI 기술로, ‘모두를 위한 인공지능(Barrier-Free AI)’의 대표 사례다.
이번 연구를 후원한 서울AI재단 김만기 이사장은 “KAIST와 MIT 등 세계적 연구기관과의 협업을 통해 도시 환경과 시민 삶을 인공지능으로 분석한 뜻깊은 성과를 거뒀다”며 “이번 연구가 시민의 관점에서 도시 변화를 이해하고 이를 정책과 생활로 연결하는 기반을 마련했다”고 말했다.
윤윤진 소장은 “이번 전시는 인공지능이 도시를 계산하는 기술을 넘어, 사람과 도시를 이해하고 공감하는 지능으로 발전할 수 있음을 보여줬다”며 “시민이 함께 데이터를 만들고 경험하며, 세계 여러 도시와 협력해 더 포용적이고 지속 가능한 도시 미래를 열어가겠다”고 밝혔다.
이번 성과는 KAIST 도시인공지능연구소과 미국 MIT 센서블 시티 랩(MIT Senseable City Lab)이 참여한 AI 분야 글로벌 협력 연구사업 과제로, 서울AI재단의 후원을 받아 수행되었다.
※연구성과 이미지/동영상: https://05970c0c.slw-6vy.pages.dev/
2025.10.29 조회수 9417 -
스트레스 많으면 냉장고 사용↑... IoT 센서로 정신건강 읽는다
국내 1인 가구가 800만 세대를 넘어 전체의 36%를 차지하며 역대 최고치를 기록했다. 서울시 조사에 따르면 1인 가구의 62%가 ‘외로움’을 느끼는 등 고립감과 정신건강 문제가 심화되고 있다. 우리 대학 연구진은 스마트폰·웨어러블의 한계를 넘어, 가정 내 IoT 데이터를 통해 일상 리듬이 흐트러질수록 정신건강이 악화되는 핵심 신호임을 밝혀냈다. 이번 연구는 개인 맞춤형 정신건강 관리 시스템 개발의 기반이 될 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 이의진 교수 연구팀이 가정 내 사물인터넷(IoT) 센서 데이터를 활용해 개인의 정신건강 상태를 정밀하게 추적할 수 있는 가능성을 입증했다고 21일 밝혔다.
정신건강 관리를 위해선 자신의 상태를 꾸준히 파악하는 것이 중요하지만, 기존의 스마트폰이나 웨어러블 기반 추적 방식은 사용자가 기기를 착용하거나 소지하지 않는 집 안에서는 데이터가 누락되는 한계가 있었다.
이에 연구팀은 가정 내 환경 데이터에 주목했다. 청년층 1인 가구 20세대를 대상으로 4주간 실증 연구를 진행하며, 가전제품과 수면 매트, 움직임 센서 등을 설치해 IoT 데이터를 수집하고, 스마트폰·웨어러블 데이터와 함께 분석했다.
그 결과, IoT 데이터를 함께 활용할 때 정신건강의 변화를 기존 방식보다 훨씬 정확하게 포착할 수 있음이 확인됐다. 예를 들어 수면 시간 감소는 우울·불안·스트레스 수준 증가와 밀접하게 연관됐으며, 실내 온도 상승 또한 불안 및 우울과의 상관관계를 보였다.
참가자들의 행동 패턴은 스트레스 상황에서 냉장고 사용이 늘어나는 ‘폭식형’, 활동량이 급감하는 ‘무기력형’ 등으로 다양했지만, 공통적으로 생활 패턴이 불규칙할수록 정신건강이 악화되는 경향이 뚜렷하게 나타났다.
특정 행동의 빈도보다 일상 패턴의 변동성이 더 중요한 요인으로 확인됐으며, 이는 규칙적인 생활이 정신건강 유지에 핵심적임을 시사한다.
연구 참여자들이 자신의 생활 데이터를 시각화 소프트웨어를 통해 확인한 결과 사생활 침해에 대한 우려보다, 데이터가 정신건강 이해에 실질적인 도움이 된다는 인식을 갖게 되었다. 이로 인해 연구 수용성과 참여 만족도가 크게 향상됐다.
이의진 교수는 “이번 연구는 가정 내 IoT 데이터가 개인의 생활 맥락 속에서 정신건강을 이해하는 중요한 단서가 될 수 있음을 보여주었다”며, “향후 AI를 활용해 개인별 생활 패턴을 예측하고 맞춤형 코칭이 가능한 원격 의료 시스템 개발로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 고영지 박사과정 학생이 제 1저자로 참여했으며, 연구결과는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야의 저명한 국제 학술지인 ACM 인터랙티브, 모바일, 웨어러블 및 유비쿼터스 기술 논문집(Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)에 9월호에 게재되었다.
※ Harnessing Home IoT for Self-tracking Emotional Wellbeing: Behavioral Patterns, Self-Reflection, and Privacy Concerns DOI: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3749485
※ 고영지(KAIST, 1저자), 이찬희 (KAIST, 2저자), 정은기(KAIST, 3저자), 이현수(KAIST, 교신저자), 이의진(KAIST, 교신저자)
한편 이번 연구는 LG전자-KAIST 디지털 헬스케어 연구센터와 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.10.21 조회수 6788 -
도시 인공지능 연구소, 과기정통부 Brain Pool 기관유치형 과제 선정
우리 대학 도시 인공지능 연구소(소장: 윤윤진 교수)가 과학기술정보통신부 Brain Pool(BP) 기관유치형 과제에 선정되었습니다. 이번 성과는 연구소장 윤윤진 교수와 건설 및 환경공학과 인소영, 전기및전자공학부 한수진 교수과 함께 기획한 공동 제안이 결실을 맺은 것으로, 연구소의 도시 인공지능 분야 연구 역량과 국제적 협력 잠재력을 높이 평가받은 결과입니다.
이번 BP 과제는 총 28개월간 21억 원 규모로 추진되며, 해외 저명 석학을 초빙해 Geospatial AI, Climate AI, Physical AI 등 세 가지 핵심 분야를 중심으로 도시 문제 해결형 인공지능 연구를 본격적으로 수행할 예정입니다. 이를 통해 산·학·연·관 협력 체계를 기반으로 인공지능 핵심 기술을 개발하여 도시의 지속 가능한 성장과 ‘인지 도시’로의 전환을 선도하고, 시민이 체감하는 다양한 문제를 사전에 진단·대응하는 연구를 이어갈 것입니다.
특히 이번 과제는 여성 중심 기관형 브레인풀 과제라는 점에서 의미가 큽니다. KAIST는 신진 여성 연구자들의 성장을 체계적으로 지원하고, 차세대 여성 과학기술인의 국제 연구 네트워크 참여를 적극적으로 확대할 예정입니다. 이는 국내 이공계에서 상대적으로 부족한 여성 연구 인력 양성과 연구 리더십 강화에도 크게 기여할 것으로 기대됩니다.
더불어 MIT, NYU, UIUC, UBC, USF, University of Toronto 등 세계 유수 대학의 연구자들과의 장기 공동연구를 통해 도시 인공지능 연구소는 국내 및 아시아를 선도하는 Urban AI 연구 허브로 도약할 예정입니다.
앞으로도 글로벌 협력을 바탕으로 미래 도시의 복잡한 문제에 대응하고, 인공지능을 통한 혁신적 기술 고도화를 위한 핵심 연구를 매진해 나갈 것입니다.
2025.10.02 조회수 5226