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안보 민감 연구 규제 강화가 과학 발전 위축시킬 수 있다
“안보에 위협이 될 수 있는 연구를 막아야 한다”는 강화된 관리 감독 규제가 오히려 인류에 필요한 핵심 과학 발전까지 제한할 수 있다는 사실이 우리 대학 연구진에 의해 밝혀졌다. 연구진은 과학 발전과 국가안보 사이의 균형 있는 정책 설계 필요성을 제시했다.
우리 대학은 기술경영학부 권석범 교수가 이중 용도 연구에 관한 강화된 보안 규제가 핵심 과학 발전을 위축시킬 수 있다는 점을 대규모 데이터 분석을 통해 규명했다고 5일 밝혔다.
이중용도연구는 백신·치료제 개발처럼 인류에 기여할 수 있는 동시에 생물무기나 생물테러 등 안보 위험에도 활용될 가능성이 있는 연구를 의미한다. 대표적으로 바이러스 변이 연구나 병원체 전파 연구 등이 이에 해당한다.
미국은 최근 이중용도연구에 대한 보안 감독을 지속적으로 강화해 왔으며, 2025년에는 대통령 행정명령(EO 14292)을 통해 추가 규제를 도입했다. 그러나 이러한 규제 강화가 과학 발전과 국가안보에 미치는 영향을 객관적으로 분석한 연구는 부족한 상황이었다.
미국의 사전 보안 감독 규정은 국가안보결정지침 189호 (NSDD-189)에 근거하며, 연방정부가 연구에 직접 관여하는 경우에 적용된다. 따라서 연방정부 관여 없이 수행되는 연구는 사실상 이 감독의 관할권 밖에 놓이게 된다.
권석범 교수는 미국 특허청(USPTO)의 다단계 보안 심사 절차와 특허-논문 인용 데이터를 결합한 새로운 분석 방법론을 개발해 약 60만 건의 연구 논문을 분석했다. 이를 통해 기존 사례 중심 분석에만 의존하던 이중용도연구 논의를 대규모 실증 분석으로 전환했다는 점에서 학계의 높은 평가를 받았다.
분석 결과, 이중용도연구는 일반 연구보다 과학적 영향력이 일관되게 높은 것으로 나타났다. 이는 규제 대상이 되는 연구일수록 과학 발전과 기술 혁신에 중요한 역할을 할 가능성이 크다는 의미다.
또한 미국 연방정부가 직접 관여한 이중용도연구의 비중은 1981년 약 41%에서 2005년 약 22%로 감소한 반면, 외국 기관이 관여한 비중은 같은 기간 35%에서 54%로 증가한 것으로 나타났다. 이는 NSDD-189에 근거한 미국의 보안 규제가 자국 연구에는 집중적으로 적용되는 사이 해외 연구 비중은 지속적으로 확대되고 있음을 보여준다.
권석범 교수는 “한 국가의 규제 강화만으로는 자국 내 과학적 파급력이 큰 연구에만 불균형적인 제약을 가하면서, 동일한 중요성을 가진 해외 연구의 발전은 막지 못하는 결과를 초래할 수 있다”며 “과학 발전과 국가안보를 동시에 달성하기 위해서는 국제 협력과 균형 있는 정책 설계가 필요하다”고 설명했다.
이번 연구는 이중용도연구를 둘러싼 국제 정책 논의에 데이터 기반 근거를 제시했다는 점에서 의미가 크다. 특히 바이오뿐 아니라 인공지능(AI), 양자기술 등 안보와 연결될 수 있는 첨단기술 분야에서도 향후 연구 규제와 글로벌 협력 체계 논의에 중요한 참고자료가 될 것으로 기대된다.
이번 연구는 권석범 교수의 단독 저자 논문으로, 세계적 권위의 과학 학술지 사이언스(Science)에 2026년 6월 5일 자로 게재됐다.
※ 논문명: Dual-use research under scrutiny, DOI: 10.1126/science.aee2479
한편 이번 연구는 한국연구재단 인문사회 신진연구자 지원 사업(2025S1A5A8009362) 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.05
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주영석·허원도·제민규·류석영 교수, 과기정통부 ‘리더연구’ 선정
우리 대학은 과학기술정보통신부가 추진하는 2026년도 기초연구사업 ‘리더연구’에 총 4명의 교원이 선정됐다고 27일 밝혔다.
이번 사업에서 의과학대학원 주영석 교수가 올해 신설된 최상위 유형인 ‘유형B (Top-Tier)’에 선정됐으며, 생명과학과 허원도 교수, AI시스템학과 제민규 교수, 전산학부 류석영 교수가 ‘유형A’에 선정됐다.
과학기술정보통신부의 ‘리더연구’ 사업은 세계적 수준의 연구자를 선정해 장기간 안정적으로 연구에 몰입할 수 있도록 지원하는 대표 기초연구사업이다. 선정 연구자에게는 최대 9년간 연구비가 지원되며, 유형A는 연 8억 원, 올해 신설된 유형B(Top-Tier)는 연 16억 원 규모로 지원된다.
주영석 교수는 노화·발암 세포의 이질성 연구를 통해 인체 세포에서 LINE-1 이동과 조절 기전을 규명하고, 체세포 변이가 질병 발생에 미치는 영향을 밝히는 연구를 수행할 예정이다. 이를 통해 향후 정밀의료 기반 마련과 관련 분야의 사회·경제적 파급효과 창출에 기여할 것으로 기대된다.
허원도 교수는 분자생명 분야에서, 제민규 교수는 차세대 Physical AI를 위한 시스템 반도체 집적회로 (IC) 플랫폼 분야에서, 류석영 교수는 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 각각 세계적 수준의 연구 역량을 인정받아 선정됐다.
이번 선정은 KAIST가 기초과학, 의과학, 인공지능, 반도체, 소프트웨어 등 다양한 분야에서 세계적 수준의 원천기술 연구 경쟁력을 확보하고 있음을 보여주는 성과로 평가된다.
이광형 KAIST 총장은 “장기적이고 도전적인 기초연구를 수행할 수 있는 환경은 세계적 연구 성과 창출의 핵심 기반”이라며 “KAIST는 앞으로도 연구자들이 창의적이고 혁신적인 연구에 몰입할 수 있도록 적극 지원해 글로벌 기초연구 경쟁력을 강화해 나가겠다”고 말했다.
한편, 과학기술정보통신부는 올해 리더연구 사업을 통해 총 18명의 연구자를 선정했으며, 연구 지원은 6월 1일부터 본격적으로 시작된다.
2026.05.28
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KAIST-한화솔루션, 석유 유래 나프타 대체할 ‘친환경 바이오 플랫폼’ 구축
우리 대학은 KAIST-한화솔루션 미래기술연구소가 한화솔루션과 손잡고 폐자원을 활용해 플라스틱과 섬유용 친환경 원료를 대량 생산할 수 있는 바이오 기술을 확보했다고 19일 밝혔다.
최근 석유화학 산업의 필수 원료인 나프타의 가격 급등과 공급 불안으로 대체 원료에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이번 성과는 자원 공급 안정성과 친환경성을 동시에 확보한 미래형 핵심 기술로 평가받는다.
이 기술은 바이오디젤 생산 공정에서 버려지는 부산물인 ‘글리세롤’을 원료로 삼는다. 버려지는 폐자원을 고부가가치 소재로 전환하기 위해 플라스틱과 화장품의 핵심 소재인 ‘1,3-프로판디올(1,3-PDO)’을 생산하는 고효율 미생물을 개발하고 발효 공정을 최적화했다.
이번 연구는 실제 산업 현장에 적용 가능한 수준에 도달했다. 연구팀은 실험실 규모를 넘어 대형 공장 설비 적용에 앞서 시험 생산이 되는 300L 규모의 파일럿 공정에서도 높은 생산성을 유지하는 데 성공했다.
이는 연구실의 성과가 실제 공장에서도 똑같이 재현될 수 있음을 증명한 것으로 기술의 완성도를 보여준다.
또한, 컴퓨터 시뮬레이션으로 미생물의 대사 과정을 사전에 설계하는 ‘디지털 설계 기술’과 항생제 없이도 안정적으로 원료를 뽑아내는 ‘무항생제 공정’을 도입했다. 이를 통해 생산 비용은 낮추고 환경 규제 리스크를 줄이며 친환경 가치를 극대화했다.
이번 성과는 2015년 11월 첫 발을 뗀 양측의 협력이 10년이라는 긴 시간 동안 흔들림 없이 이어져 온 값진 결실이다. 이는 KAIST의 독보적인 학술적 역량과 한화솔루션의 탄탄한 사업화 역량이 유기적으로 맞물려 일궈낸 산학 협력의 대표적 성공 모델로 평가받는다. 또한 본 연구는 KAIST와 한화솔루션 연구진의 긴밀한 협력을 통해 수행됐다.
이번 친환경 바이오 플랫폼 연구를 통해 총 6건의 특허를 출원하고, 13편의 논문을 게재하는 성과를 거뒀다. 특히 연구 결과를 담은 논문은 세계적 학술지 네이처 케미컬 엔지니어링(Nature Chemical Engineering) 5월 12일 자에 게재됐으며, 5월호 표지논문으로 선정되었다. 표지논문은 해당 호를 대표하는 연구 성과에만 선정되는 만큼, 이번 연구의 학문적 중요성과 파급력을 인정받았다는 점에서 의미가 크다.
※ 논문명: High-titer, antibiotic-free, pilot-scale production of 1,3-propanediol by engineered Corynebacterium, DOI: 10.1038/s44286-026-00389-w
※ 저자: 조재성(KAIST, 제1저자), 신디 프리시리아 수르야 프라보워 박사(Cindy Pricilia Surya Prabowo)(KAIST, 제1저자), 한태희 박사(KAIST), 문천우(KAIST), 고유성(KAIST), 조창희 박사(한화솔루션), 김제웅(KAIST), 김원준 박사(한화솔루션), 방현배 박사(한화솔루션), 이재은(KAIST), 기민정(KAIST), 장남진 박사(한화솔루션), 이상엽(KAIST, 교신저자)
한화솔루션 김정대 연구소장은 “이번 연구는 바이오 기반 원료를 활용해 기존 석유화학 공정을 대체할 수 있는 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 지속가능한 화학소재 생산과 산업 적용에 중요한 기반이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
KAIST 이상엽 생명화학공학과 특훈교수는 “이번 연구는 미생물 기반의 화학물질 생산이 실험실을 넘어 실제 산업 규모로 충분히 확장될 수 있음을 보여준 사례이다”라며, “앞으로 다양한 화학소재를 더욱 친환경적으로 생산하는 데 기여할 것이다”라고 밝혔다.
2026.05.19
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‘2026 AI×실패 아이디어 공모전’ 개최... “2036년, 우리는 왜 실패했을까?”
우리 대학은 실패연구소가 AI가 일상화된 미래 사회에서 발생 가능한 실패와 사회적 리스크를 시민의 시선으로 탐구하기 위한 ‘2026 AI×실패 아이디어 공모전’을 개최한다고 18일 밝혔다.
이번 공모전의 주제는 ‘2036년, 우리는 왜 실패했는가? 미래에서 온 오답노트를 써주세요’다. 참가자들은 AI가 사회 전반에 자리 잡은 2036년의 미래를 가정하고, 발생 가능한 실패의 원인과 우리가 놓쳤던 신호를 되짚어보는 사고 실험에 참여하게 된다.
특히 올해 공모전은 실패를 미리 가정하고 원인을 분석하는 ‘프리모텀(Pre-Mortem·사전 실패 분석)’ 기법을 도입한 것이 특징이다. 조직 심리학 분야에서 활용돼 온 이 방식을 AI 시대의 사회적 상상력과 결합해, 미래 위험을 미리 성찰하고 대비하는 시민 참여형 플랫폼으로 확장했다.
공모전은 AI 시대의 실패가 단순한 기술 오류를 넘어 인간의 판단, 사회 제도, 관계 변화 등이 복합적으로 얽혀 발생할 가능성이 높다는 점에 주목했다. 이에 따라 단순한 기술 예측보다 미래의 실패를 미리 상상하고 성찰하는 과정 자체가 중요한 사회적 학습 경험이 될 수 있다고 설명했다.
이번 공모전은 특정 기술 아이디어나 구현 능력보다 실패를 상상하는 통찰력과 논리적 역추적 능력에 초점을 맞춘다. 참가자들은 ▲예견된 실패 ▲원인 진단 ▲대응 방안의 3단계 구조에 따라 1페이지 분량의 제안서를 제출하면 된다.
지난해 공모전에는 전국 대학(원)생 111개 팀이 참여해 AI 시대의 실패와 인간·기술의 공존 문제에 대한 높은 관심을 확인한 바 있다. 이에 실패연구소는 올해 참가 대상을 전 국민으로 확대해 보다 다양한 시민의 시선에서 미래 실패를 탐구할 계획이다.
접수는 5월 18일부터 7월 17일까지 온라인으로 진행된다. 1차 서면 심사를 통해 선정된 상위 10개 팀은 오는 8월 KAIST 대전 본원에서 열리는 본선 발표 및 시상식에 참가하게 된다.
총상금은 1,000만 원 규모로 대상(300만 원·KAIST 총장상) 1팀, 최우수상(200만 원) 1팀, 우수상 2팀(각 100만 원), 도전상 6팀(각 50만 원)을 선정한다.
조성호 실패연구소장은 “이번 공모전은 단순히 미래를 예측하는 행사가 아니라, 아직 오지 않은 실패를 미리 그려봄으로써 지금 우리가 놓치고 있는 신호를 발견하는 집단적 사고 실험”이라며 “AI와 함께 살아갈 시민들이 기술 변화에 수동적으로 적응하기보다 스스로 미래를 설계하는 계기가 되길 바란다”고 말했다.
이광형 총장은 “AI 시대에는 새로운 가능성과 함께 예상치 못한 실패 역시 등장할 수 있다”며 “KAIST는 앞으로도 실패를 숨겨야 할 결과가 아니라 미래를 준비하기 위한 중요한 학습 과정으로 바라보며, 사회와 함께 더 나은 방향을 고민해 나가겠다”고 밝혔다.
자세한 내용은 KAIST 실패연구소 홈페이지(https://caf.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
2026.05.18
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AI로 기후위기 미래 예측한다
기후 변화는 기온 상승뿐 아니라 경제·에너지·산업 전반에 영향을 미치는 복합 문제로, 미래를 정확히 예측하기 어렵다. KAIST·국제 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 기후 변화와 사회·경제적 영향을 동시에 분석할 수 있는 차세대 기후 연구 모델을 제시했다.
우리 대학은 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수, 카르틱 무카빌리(Karthik Mukkavilli) 겸직교수, 전산학부 오혜연 교수 연구팀이 중국 북경대학교, 영국 임페리얼 칼리지 런던, 이탈리아 밀라노 폴리테크닉대학교, 미국 메릴랜드대학교, 오스트리아 국제응용시스템분석연구소(IIASA) 등 세계 유수 연구기관과의 국제 공동 연구를 통해 AI 기반 기후 연구 통합 프레임워크를 제시했다고 13일 밝혔다.
현재 기후 변화 연구는 물리적 기후 예측, 사회·경제 영향 분석, 에너지 정책 평가 등이 분야별로 분리돼 수행되는 경우가 많다. 서로 다른 데이터와 분석 체계를 사용하기 때문에 이를 종합적으로 연결해 정책 결정에 활용하는 데 시간이 오래 걸린다는 한계가 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘AI 기반 기후 연구 파운데이션 모델(AI-Based Climate Research Foundation Model)’을 제안했다. 이 모델은 지구 관측 데이터, 에너지·경제 시나리오, 정책 지표 등 성격이 서로 다른 대규모 데이터를 AI가 공통된 방식으로 이해·분석할 수 있는 가상 분석 공간(shared latent space)에서 함께 처리한다.
이를 통해 기후 변화의 물리적 현상뿐 아니라 경제·사회적 영향까지 동시에 고려한 빠르고 정교한 예측이 가능해진다.
특히 연구팀은 ‘혼합 전문가(MoE, Mixture of Experts)’ 구조를 적용해 서로 다른 역할을 하는 AI 모델이 분야별 전문가처럼 협력하도록 설계했다. 물리 법칙 기반 계산 모듈과 통계 학습 기반 AI 모듈을 결합해 예측의 정확성과 신뢰성을 높였으며, 온실가스 감축 목표 도입이나 신재생에너지 확대 정책이 산업·경제에 미치는 영향을 빠르게 분석할 수 있도록 했다.
이번 연구는 단순히 기후를 예측하는 수준을 넘어, 정책 변화에 따른 사회·경제적 영향을 함께 분석할 수 있는 새로운 AI 기반 기후 연구 방향을 제시했다는 점에서 의미가 크다. 국제 학술지 네이처 클라이밋 체인지(Nature Climate Change)에 4월 28일 게재되었으며, AI기반 기후-인간 상호영향 차세대 통합평가모델 개발(과학기술정보통신부, 한국연구재단)과제의 지원으로 수행됐다.
※ 기고문 : Artificial Intelligence to Support Cross-Disciplinary Climate Change Research, https://doi.org/10.1038/s41558-026-02624-x
한편 KAIST 연구팀은 이러한 프레임워크를 실제로 구현한 AI 기반 예측 모델도 함께 공개했다.
연구팀은 ‘에너지-온실가스 예측 고속 에뮬레이터(emulator)’를 시범 구현 모델(prototype) 형태로 개발했다. 이 모델은 기존의 복잡한 에너지·탄소배출 통합평가모델(IAM, Integrated Assessment Model) 계산 과정을 AI가 빠르게 대신 수행하도록 만든 기술이다.
기존 통합평가모델은 하나의 정책 시나리오를 분석하는 데 많은 시간과 계산 자원이 필요했지만, 연구팀이 개발한 AI 모델은 수천 개의 정책 시나리오를 단시간에 분석할 수 있다. 이를 통해 탄소중립 정책이나 에너지 전환 정책의 효과를 보다 빠르게 예측하고 정책 결정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
쉽게 말해, 미래 기후와 경제 변화를 예측하는 ‘가상 정책 실험실’을 AI로 구현한 셈이다. 예를 들어 탄소세를 높이거나 재생에너지를 확대했을 때 온실가스 배출량과 경제 변화가 어떻게 달라지는지를 훨씬 빠르게 시뮬레이션할 수 있다.
신예은(Yen Shin) 석사과정 학생이 제1저자로 참여하고 오혜연 교수와 전해원 교수가 공동 교신저자로 참여한 해당 연구는 지구과학 모형 개발 전문 학술지 지오사이언티픽 모델 디벨롭먼트(Geoscientific Model Development)'에 1월 9일 심사전 공개 논문(preprint)으로 발표됐다.
※ 논문명: ML-IAM v1.0: Emulating Integrated Assessment Models With Machine Learning, https://doi.org/10.5194/egusphere-2025-5305
해당 연구 성과는 세계 최대 AI 학회인 뉴립스(NeurIPS) 2025 ‘기후변화 대응 머신러닝’ 워크숍에 초청되어 발표됐으며, 기후학계와 AI산업계의 큰 관심을 받고 있다. 이 연구는 환경부의 재원으로 한국환경산업기술원의 관측 기반 공간정보지도 구축 기술개발사업 (RS-2023-00232066)의 지원으로 수행됐다.
전해원 교수와 오혜연 교수는 ‘KAIST AI4Good*’ 연구 네트워크 창립 멤버로 활동하며 AI를 기후 위기 등 사회문제 해결에 활용하는 연구를 이어가고 있다.
*KAIST AI4Good: AI를 활용해 공공의 이익을 추구하는 연구 플랫폼(https://ai4good.kaist.ac.kr/)
전해원 교수는 “이번 기후-AI 모델은 기후 과학자와 정책 입안자 사이의 간극을 줄여줄 효과적인 가교 역할을 할 것으로 기대한다”며 “함께 공개한 고속 AI 에뮬레이터는 실시간에 가까운 정책 분석을 가능하게 해 실질적인 기후 대응 솔루션을 제공하는 핵심 기술이 될 것”이라고 말했다.
오혜연 교수는 “AI 기술은 단순한 상업적 도구를 넘어 인류 생존을 위협하는 기후 위기 해결에 기여해야 한다”며 “이번 국제 공동 연구는 AI가 사회적 난제 해결을 위한 글로벌 공공재 역할을 할 수 있음을 보여주는 사례가 될 것”이라고 강조했다.
2026.05.13
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건설및환경공학과 조계춘 교수, 구글 ‘기초 과학 연구 지원 프로그램’ 선정
우리 대학 건설및환경공학과 조계춘 교수가 구글(Google)의 ‘기초 과학 연구 지원 프로그램(Foundational Science Grant)’ 대상자로 최종 선정되어 USD140,000(2억원) 규모의 연구비를 지원받게 된다. 이번 선정은 국내 기초 과학 기술 발전을 지원하려는 구글의 의지가 담긴 결과로, 조계춘 교수팀은 서울대 민기복 교수팀과 함께 독창적인 연구 역량을 인정받았다.
이번 연구는 “물리 기반 인공지능(Physics-informed AI)”을 활용해 지열 에너지 개발의 불확실성을 해소하는데 초점을 맞추고 있다. 연구팀은 단순 데이터 학습 방식의 기존 AI를 넘어 실제 물리 법칙을 알고리즘에 결합함으로써 지하 심부의 온도, 압력, 유체 흐름 등을 정밀하게 예측하는 하이브리드 기술을 개발하고 있다.
특히 지열 발전 과정에서 발생할 수 있는 유발 지진(Induced Seismicity) 위험을 사전에 평가하고, 에너지 생산 효율을 극대화할 수 있는 통합 프레임워크 구축에 나선다. 이를 통해 지열 에너지를 ‘관리 가능한 리스크’ 영역으로 끌어들여, 탄소중립 시대의 안정적 무탄소 에너지원으로 활용 가능성을 높일 것으로 기대된다.
지열 에너지는 기상 조건과 관계없이 24시간 안정적인 전력 공급이 가능하다는 장점이 있지만, 지하 환경에 대한 불확실성과 안전성 문제가 상용화의 주요 과제로 꼽혀왔다. 연구팀은 AI 기반 지하 가상화 기술을 통해 이러한 한계를 극복하고, 지속가능한 미래 에너지 시스템 구축에 기여한다는 계획이다.
이번 프로젝트는 구글 본사로부터 직접 연구기금(Gift Fund)을 지원받아 추진되며, 향후 구글 연구진과의 기술 교류 및 공동 연구 협력 가능성도 기대를 모으고 있다. 또한 연구 내용이 구글 공식 블로그를 통해 소개되면서, 스마트 건설 및 친환경 에너지 분야에서 우리 대학의 세계적 연구 경쟁력을 다시 한번 입증했다.
조계춘 교수는 “이번 연구는 눈에 보이지 않는 지하 환경을 AI로 가상화해 보다 정확하고 안전하게 예측하는 데 의미가 있다”며 “구글의 지원을 바탕으로 지열 에너지가 신뢰할 수 있는 미래 에너지원으로 자리 잡는 데 기여하겠다”고 밝혔다.
※ 구글 블로그: https://blog.google/intl/ko-kr/company-news/outreach-initiatives/foundational-science-grant-kaist-gyechun-cho-kr/
2026.05.08
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세계적 뇌과학 석학 올라프 블랑케 교수 초청 강연 개최
우리 대학은 명상과학연구소와 뇌인지과학과가 5월 6일(수)부터 7일(목)까지 이틀간 KAIST 본원 메타융합관 컨퍼런스룸에서 자기의식 신경과학 분야의 세계적 석학인 올라프 블랑케(Olaf Blanke) 스위스 로잔연방공과대학교(EPFL) 교수를 초청해 특별강연을 개최한다고 1일 밝혔다.
올라프 블랑케 교수는 EPFL 인지신경과학연구실(LNCO) 소장이자 베르타렐리 재단 인지신경보철학* 석좌교수로, 인간이 스스로를 어떻게 인지하는지를 뇌과학적으로 연구하는 ‘자기의식 신경과학’ 분야의 선구자다.
※ 인지신경보철학: 뇌와 기계를 연결해 손상된 감각이나 인지 기능을 보완·회복하는 기술
그는 환각이나 자신의 몸이 타인의 것처럼 느껴지는 감각 이상 현상을 뇌과학적으로 연구해왔으며, 인지신경보철학 분야에서도 독보적인 성과를 거두고 있다. 특히 로봇 기술과 가상현실(VR)을 활용해 파킨슨병이나 치매를 진단하고 치료하는 혁신적 방법을 제시해왔다. 현재 제네바 대학병원 신경과학과 겸임교수를 맡고 있으며, 실험실의 기초 연구 성과를 실제 환자 치료로 연결하는 임상 연구에도 활발히 참여하고 있다.
이번 강연은 전문 연구자를 위한 학술세미나와 일반인을 위한 대중강연, 두 세션으로 진행된다.
첫째 날인 5월 6일(수) 오후 1시에는 ‘테크노델릭스: 로보틱스·가상현실·신경기술의 결합을 통한 파킨슨병 환자의 환각 및 치매 유발과 측정’을 주제로 학술세미나가 열린다. ‘테크노델릭스(Technodelics)’는 기술(Technology)과 환각(Psychedelics)의 합성어로, 첨단 기술을 통해 특정 감각을 인위적으로 재현하여 그 원인을 분석하는 연구를 의미한다.
블랑케 교수는 로봇 장치와 가상현실(VR)을 활용해 뇌에 특정 자극을 주면, 건강한 사람도 일시적으로 타인의 존재를 느끼는 환각을 경험할 수 있음을 입증했다. 이는 파킨슨병 환자의 환각 증상을 객관적으로 측정하고, 이를 완화하기 위한 디지털 치료제* 개발의 핵심 근거가 되고 있다. 이 세션은 관련 분야 전공자를 대상으로 영어로 진행된다.
※ 디지털 치료제: 소프트웨어 기반으로 질병을 예방·관리·치료하는 의료기술
둘째 날인 5월 7일(목) 오후 2시 30분에는 ‘자기의식의 뇌과학에서 명상 수행으로’를 주제로 대중강연이 열린다. 명상을 깊이 수행할 경우 자아 감각이 변화하거나, 내수용감각(호흡이나 심장박동과 같은 몸 내부의 감각)을 평소와 다르게 인식하게 된다.
블랑케 교수는 이러한 변화가 발생하는 이유를, 뇌가 몸 안팎의 다양한 감각 정보를 통합하는 방식이 달라지기 때문이라고 과학적으로 설명할 예정이다.
또한 명상 수행이 뇌의 자기의식 네트워크를 재구성하고 정신 건강을 증진시키는 과정에 대한 연구 결과도 소개한다. 이는 주관적 경험으로 여겨지던 명상을 객관적인 신경과학 연구 영역으로 확장하고, 현대인의 스트레스 관리와 심리 치유에 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다. 해당 강연은 한국어 동시통역이 제공되며 누구나 자유롭게 참석할 수 있다.
김완두 명상과학연구소장은 “올라프 블랑케 교수가 뇌과학자의 시선에서 명상의 의미를 직접 설명하는 이번 강연은, 명상에 관심 있는 시민들에게 과학적이고 깊이 있는 통찰을 제공할 것”이라고 말했다.
일반인은 누구나 무료로 참석할 수 있으며, 참가 신청은 링크(https://forms.gle/2mU3ErKSw7TuqQj49) 또는 포스터의 QR코드를 통해 가능하다.
2026.05.03
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‘2026 리서치데이’ 연구대상에 명현 교수 선정
우리대학은 28일 오전 10시부터 대전 본원 학술문화관 정근모 콘퍼런스홀에서 ‘2026년 KAIST 리서치데이(Research Day)’를 개최했다.
‘리서치데이’는 우수 연구자를 포상해 노고를 격려하고, 선정된 우수 연구 성과를 소개해 연구개발(R&D) 정보를 교류하는 자리로 2016년부터 매년 개최하는 교내 연구자들의 축제이다.
특히 올해는 연구자들의 연구 격려와 연구 몰입 환경 조성을 위해 연구상 부문 수상자를 기존 2명에서 4명으로, 특별연구상 수상자를 1명에서 2명으로 포상규모를 확대했다.
이날 행사에서는 최고 연구상인 연구대상 수상자로 선정된 명현 교수(전기및전자공학부)가 ‘공간 AI 기반 로봇 자율 보행’을 주제로 기념 강연을 진행했다.
명현 교수는 공간 AI 기반의 독자적인 로봇 자율 이동 기술을 개발하여 다양한 로봇 플랫폼에 적용하였고, 최근 창업 기업을 통해 상용화도 추진하고 있다. 2008년 KAIST 부임 이후 자율 이동 로봇 기술 연구에 매진해 왔으며, 주행로봇·보행로봇·드론 등 다양한 로봇 플랫폼에 적용하였다. 또한, 각종 국제 대회에서의 수상을 통해 기술력을 입증해 왔다.
명 교수는 “지난 17년간 로봇공학의 핵심 기술 분야인 공간 AI 및 자율 이동 기술 연구에 집중하며, 산학 협력과 창업 기업을 통해 국내 이동 로봇 기술 자립화에 기여할 수 있었다”며 “우수한 연구인력을 양성할 기회를 갖게 되어서 감사하고 기쁘다.”라고 수상 소감을 밝혔다.
이 밖에도 한재흥(항공우주공학과), 조병관(공학생물학대학원), 시어링 조셉(전산학부), 이현주(생명화학공학과) 교수가 연구상 수상자로 선정됐다.특별연구상은 김선창(공학생물학대학원), 조우영(전기및전자공학부) 교수가 받으며, 김재경 교수(수리과학과)는 이노베이션상 수상자로 선정됐다.
또한, 조힘찬(신소재공학과)·이정용(전기및전자공학부) 교수는 한 팀으로 융합연구상을 수상한다. 국제공동연구상에는 송지준 교수(생명과학과), QAIST 창의도전연구상 수상자에는 김봉진 교수(전기및전자공학부)가 선정됐다.
아울러 학문적·사회적·경제적 성과가 탁월하고 국가 전략기술분야에서 우수한 성과를 창출한 ‘2025년 KAIST 대표 연구성과 10선’과 ‘KAIST 14대 미래선도기술’에 대한 시상도 진행됐다.
이광형 총장은 “오늘 리서치데이는 도전적이고 혁신적인 아이디어를 공유하고, 우수 연구자들의 성과를 축하하는 뜻깊은 자리이다. 최초·최고의 연구를 지향하는 KAIST는 앞으로도 연구를 바탕으로 국가와 인류사회 발전에 기여하고 글로벌 과학기술을 선도하는 기관으로 도약해 나가겠다.”라고 밝혔다.
2026.04.28
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AI ‘시간 오류’ 잡았다...의료·법률 분야 신뢰성 높인다
“지난달 취임한 장관이 누구냐”는 질문에 챗GPT가 1년 전 인물을 답한다면 어떨까. 최신 정보를 제대로 반영하지 못하는 AI의 한계를 보여주는 사례다. 우리 대학 연구진이 변화하는 현실 정보를 자동으로 반영하면서도, 겉으로는 맞아 보이는 ‘시간 오류’까지 잡아내는 새로운 평가 기술을 개발했다. AI 신뢰성을 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학은 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 마이크로소프트연구소(Microsoft Research)와 공동연구를 통해, 시간 데이터베이스 기술을 활용해 거대언어모델(LLM)의 시간 추론 능력을 자동으로 평가·진단하는 시스템을 개발했다고 14일 밝혔다.
인공지능이 사용자의 신뢰를 얻기 위해서는 시시각각 변화하는 현실 정보를 정확히 이해하는 능력이 필수적이다. 그러나 기존 평가 방식은 정답 일치 여부만을 확인하거나 복잡한 시간 관계를 충분히 반영하지 못해, 실제 환경에서 발생하는 다양한 질문 상황을 제대로 평가하기 어렵다는 한계가 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 지난 40여 년간 검증되어 온 ‘시간 데이터베이스(Temporal Database)’ 설계 이론을 인공지능 평가에 최초로 도입했다. 데이터의 시간적 흐름과 관계 구조를 활용해, 사람이 평가용 문제를 일일이 작성하지 않아도 데이터베이스만으로 13가지 유형의 복잡한 시간 기반 문제가 자동으로 생성되도록 했다는 점이 핵심이다.
특히 이번 기술은 사람이 문제를 직접 만들던 기존 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 평가 문제가 자동 생성되는 방식으로 전환했다는 점에서 가장 큰 혁신으로 평가된다. 또한 데이터베이스를 기준으로 문제 생성부터 정답 도출, 검증까지 전 과정을 자동화해, 기존처럼 문제를 일일이 수정할 필요 없이 유지보수 부담을 획기적으로 줄일 수 있다.
현실 정보가 변경될 경우에는 해당 내용을 데이터베이스에 업데이트하면 평가 문제와 정답, 검증 기준이 자동으로 반영된다. 다만 최신 정보의 입력 자체는 외부 데이터나 관리자를 통해 이루어지며, 본 기술은 이러한 데이터가 갱신된 이후 평가 전반을 자동으로 수행하는 구조다.
또한 연구팀은 단순히 최종 답이 맞는지 틀리는지 여부를 판단하는 기존 방식에서 나아가, 답변 과정에서 제시된 날짜나 기간의 논리적 타당성까지 검증하는 지표를 새롭게 도입했다. 이를 통해 겉보기에는 정답처럼 보이지만 시간적 근거가 잘못된 ‘시간 환각(Temporal Hallucination)’ 현상을 기존 대비 평균 21.7% 더 정확하게 탐지하는 성과를 보였다.
이 기술을 적용하면 정보 변경 시 데이터베이스만 갱신하면 되기 때문에 평가 유지 비용을 크게 절감할 수 있으며, 입력 데이터량 역시 기존 대비 평균 51% 줄어드는 효과를 보였다.
황의종 교수는 “이번 연구는 고전적인 데이터베이스 설계 이론이 최신 인공지능의 신뢰성 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 보여준 사례”라며, “방대한 전문 데이터를 평가 자원으로 전환함으로써 향후 의료·법률 등 다양한 분야의 인공지능 성능 검증에 실질적인 기반이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 김소연 박사과정이 제1저자로 참여했으며, 마이크로소프트연구소의 진동 왕(Jindong Wang, 現 윌리엄 앤 메리 대학교)과 싱 시에(Xing Xie) 연구원이 공동 저자로 참여했다. 연구 결과는 오는 4월 인공지능 분야 최고 권위 학술대회인 ‘ICLR 2026’에서 발표될 예정이다.
※ 논문명: Harnessing Temporal Databases for Systematic Evaluation of Factual Time-Sensitive Question-Answering in Large Language Models, 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2508.02045
한편, 이번 연구는 마이크로소프트연구소, 한국연구재단, 정보통신기획평가원(IITP) 글로벌 AI 프론티어랩 과제(RS-2024-00469482, RS-2024-00509258)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.14
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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 설계를 통해 원하는 기능을 갖는 단백질을 ‘맞춤 제작’하고 실험적으로 검증까지 완료했다는 점에서 의미가 크다.
특히 연구진은 스트레스 호르몬인 코티솔(cortisol)을 선택적으로 인식하는 단백질을 설계하고, 이를 기반으로 AI가 설계한 바이오 센서를 구현하는 데 성공했다. 이는 단백질 설계에 그치지 않고 실제 측정 가능한 센서 기술로 확장한 것으로, 단백질 설계 분야의 오랜 난제였던 저분자 화합물 인식 문제를 해결한 사례로 평가된다.
이번 연구 성과는 향후 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 혈액 속 바이오마커를 정밀하게 감지해 질병을 조기에 진단할 수 있으며, 특정 분자를 선택적으로 인식하는 단백질 설계를 통해 표적 치료제 개발에도 기여할 수 있다. 또한 환경 오염 물질을 감지하는 센서 개발로 공기와 수질을 실시간으로 모니터링하는 등 맞춤형 바이오 센서 기술 구현이 가능해질 전망이다.
화합물을 인식하는 신규 단백질(de novo protein) 설계는 원자 단위의 정밀한 계산이 필요해 오랜 기간 단백질 설계 분야의 난제로 꼽혀왔다. 연구진은 단백질-리간드 상호작용을 정밀하게 반영하는 AI 모델을 개발하고, 이를 활용해 결합 단백질 설계에 성공했다.
그 결과, 대사물질과 저분자 약물을 포함한 6종의 화합물 각각에 대해 인공 결합 단백질을 설계하고, 실험을 통해 기능을 검증했다. 특히 코티솔과 결합하는 신규 단백질을 기반으로 화학 유도 이합체(chemical-induced dimer)를 설계해 코티솔 바이오 센서를 개발했다. 해당 설계 기술은 미국에서 임시 특허를 출원한 상태다.
이규리 교수는 “이번 연구는 AI를 활용해 특정 화합물을 정밀하게 인식하는 단백질을 설계할 수 있음을 실험적으로 입증한 것”이라며 “앞으로 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 단백질 설계 기술로 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 생명과학과 이규리 교수가 제1저자로, David Baker 교수가 교신저자로 참여했으며, 2026년 3월 28일 국제 학술지 Nature Communications에 게재됐다.
※논문명: Small-molecule binding and sensing with a designed protein family
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-70953-8
이규리 교수는 2025년 2월 KAIST에 부임한 신임 교수로, 단백질 디자인 연구실을 이끌고 있다. 원자 단위의 정밀한 단백질 복합체 설계 분야에서 세계적인 전문성을 보유하고 있으며, AI 기반 단백질 설계, 인공 효소 설계, RNA 인식 단백질 개발 등 다양한 연구를 수행하고 있다. 또한 InnoCORE 사업의 AI-CRED 혁신신약 연구단 소속 멘토 교수로 참여해 효소 및 펩타이드 신약 설계 연구를 진행 중이다.
이 교수는 2018년부터 2024년까지 David Baker 교수 연구실(미국 워싱턴대학교, Howard Hughes Medical Institute)에서 박사후연구원 및 Staff Scientist로 연구를 수행했다. David Baker 교수는 단백질 구조 예측과 설계 분야의 세계적 석학으로, 2024년 노벨 화학상을 수상했다.
AI-CRED 혁신신약 연구단 멘토 교수인 이도헌 처장은 “이번 성과는 이노코어 연구진과 글로벌 석학 간 협력을 통해 도출된 의미 있는 결과”라며, “앞으로도 이노코어 사업을 통해 유치한 박사후연구원들과의 적극적인 연구 협업을 기반으로 연구 역량을 더욱 강화해 AI 신약 개발과 바이오 분야에서 지속적인 혁신 성과를 창출해 나갈 것”이라고 밝혔다.
한편 KAIST는 David Baker 교수의 방한을 계기로, 4월 9일(목) 오후 4시 KI 빌딩 퓨전홀에서 Hannele Ruohola-Baker 교수(한넬레 루오홀라-베이커, 미국 워싱턴대학교)와 함께 ‘Advances in AI-powered protein design and biomedical science(인공지능 기반 단백질 설계 및 생의학 연구의 최신 동향)’를 주제로 강연을 개최할 예정이다. 본 행사는 KAIST 해외 석학 초빙 교수 지원 사업, KAI-X, InnoCORE AI-CRED 혁신신약단, 그리고 과학기술정보통신부 해외우수연구기관협력허브구축 사업의 지원으로 진행된다.
이광형 KAIST 총장은 “노벨 화학상 수상자 David Baker 교수와의 협력을 통해 AI 기반 단백질 설계라는 의미 있는 성과를 도출했다”며 “이번 연구는 KAIST가 세계적인 연구기관과 어깨를 나란히 하며 혁신 연구를 선도하고 있음을 보여주는 사례”라고 밝혔다.
한편, KAIST 이노코어(InnoCORE) 연구단은 국내·외 최상위 박사후연구원이 첨단 집단연구 환경에서 AI 융합기술 개발에 매진하도록 지원함으로써 글로벌 공동연구를 촉진하고, AI 기반 과학기술 혁신을 가속화하는 것을 목표로 한다. KAIST는 주관기관으로서 ▲초거대언어모델 혁신 연구단 ▲AI 기반 지능형 설계–제조 통합 연구단 ▲AI-CRED 혁신신약 연구단 ▲AI-Transformed Aerospace 연구단을 운영하고 있다.
2026.04.09
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유럽 최대 연구 기관 CNRS와 MOU 체결...양자·AI 협력 강화
우리 대학은 제9차 한국-프랑스 과학기술공동위원회 회의에서 유럽 최대 연구기관인 프랑스 국립과학연구센터(CNRS, 총재 앙투안 프티)와 업무협약(MOU)을 체결하고, 국제공동연구소(IRL) 설립을 추진하는 등 전략적 협력을 강화하기로 했다고 3일 밝혔다. 또한 KAIST를 포함한 5대 과학기술특성화대학은 프랑스 INSA 그룹과 학생교류 공동사무국 설치 추진을 통해 협력을 강화할 계획이다.
이번 협약은 한-불 정상회담과 수교 140주년, 과학기술협력협정을 계기로 추진된 것으로, 양국을 대표하는 연구·교육 기관 간 협력을 한층 강화하기 위해 마련됐다. KAIST는 CNRS와의 협력을 통해 글로벌 연구 네트워크를 확대하고, 공동 연구 및 인력 교류를 기반으로 세계 수준의 과학기술 성과 창출에 나설 계획이다.
양 기관은 이번 협약을 통해 CNRS의 협력 모델인 국제연구네트워크(International Research Network, IRN) 및 국제공동연구 프로젝트(International Research Project, IRP)를 기반으로 KAIST 내 ‘국제공동연구소(International Research Laboratory, IRL)’ 설립을 추진한다.
IRL은 양국 연구진이 한 공간에 상주하며 공동 연구를 수행하는 협력 모델로, ▲양자기술과 인공지능(AI) 등 첨단 분야 공동 연구를 비롯해 ▲교수·연구원·학생 교류 확대, ▲공동 세미나 및 학술 정보 공유 등 지속 가능한 연구 협력 플랫폼 구축을 목표로 한다.
양 기관은 또한 기존 협력 과제를 국가 전략기술 수준으로 확장해 기술 주권 확보에도 나선다.
전기및전자공학부 손영익 교수는 프랑스 양자 컴퓨팅 기업 콴델라(Quandela)와 협력해 빛(광자)을 이용해 양자 정보를 전달하고 거리 제한을 극복하는 핵심 장치인 ‘전광 양자중계기’를 개발 중이며, 향후 KAIST 내 ‘콴델라 허브(Quandela Hub)’를 구축하고 2027년 완공 예정인 KAIST 양자팹과 연계해 연구 협력을 심화할 계획이다.
한편 수리과학과 임보해 교수는 한-불 수학 국제연구네트워크인 FKmath(French-Korean Mathematics Network)를 통해 정수론과 기하학 분야 등 기초 수학 분야 협력을 이어오고 있다. 해당 네트워크에는 KAIST, 고등과학원, 포항공대, 성균관대, 서울대 등 국내 주요 기관과 프랑스 주요 연구기관이 참여하고 있으며, CNRS의 지원을 바탕으로 2027년 서울에서 국제 공동학회를 개최하는 등 연구자 교류를 확대할 예정이다.
이와 함께 KAIST는 최근 출범한 AI 단과대를 중심으로 양국의 우수 연구 인력을 결집해 글로벌 AI 경쟁력 확보에도 박차를 가할 계획이다.
이번 회의에서는 국내 5대 과학기술특성화대학(KAIST, GIST, DGIST, UNIST, POSTECH)과 프랑스 INSA 그룹 간 협력 확대도 논의됐다. 양대학 협의체는 2018년 이후 약 580명의 학생 교류를 이어오고 있으며, 향후 한국 학생의 프랑스 파견을 체계적으로 지원하기 위해 ‘한-불 학생교류 공동사무국’ 설치를 추진하기로 했다.
이광형 총장은 “유럽 최대 연구기관 CNRS 및 INSA 그룹과의 협력은 KAIST의 연구 역량을 세계로 확장하는 중요한 전환점이 될 것”이라며, “국제공동연구소 설립과 인재 교류를 통해 한-불 간 전략적 협력을 한층 심화하고, 첨단 기술 경쟁 시대에 글로벌 난제 해결을 선도하겠다”고 밝혔다.
한편, 이광형 총장은 2025년 프랑스 정부로부터 한-불 과학기술 협력에 기여한 공로를 인정받아 최고 권위 훈장인 ‘레지옹 도뇌르’를 수훈한 바 있다.
2026.04.03
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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) 데이터를 사용하기 때문에 막대한 메모리 자원이 필요한 점이 주요 한계로 지적돼 왔다.
터보퀀트는 이러한 고정밀 데이터를 더 적은 비트로 압축해 표현하는 ‘양자화(quantization)’ 기술을 활용한다. 쉽게 말해, 소수점 데이터를 정수로 근사하는 방식으로, 핵심 정보는 유지하면서도 저장 용량과 연산 부담을 크게 줄이는 기술이다.
이번 연구에서 터보퀀트는 AI 모델 내부 정보를 효율적으로 압축해 정확도 저하를 거의 없이 최대 6배까지 메모리를 절감하는 데 성공했다. 특히 AI 추론 과정에서 가장 큰 장애물로 꼽히는 메모리 병목 문제를 효과적으로 해소한 점이 핵심 성과다.
터보퀀트의 핵심은 두 단계로 나누어진 양자화 구조다. 먼저 1단계에서는 입력 데이터를 무작위로 회전(Random Rotation)시킨 뒤 각 요소를 개별적으로 양자화한다. 이 과정은 데이터 내 극단값(outlier)을 줄여 압축 효율을 높이는 역할을 한다. 해당 방식은 한인수 교수가 참여한 기존 연구 ‘폴라퀀트(PolarQuant)’에서도 활용된 바 있다.
이어 2단계에서는 1단계에서 발생한 오차(residual)를 다시 한 번 양자화한다. 이때 적용되는 QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss) 기법은 데이터를 {-1, 1} 값만으로 표현하는 초경량(1비트) 방식으로, 정보 손실을 최소화하면서도 연산 효율을 극대화할 수 있다.
이러한 기술적 발전은 반도체 메모리 시장에도 중장기적인 활력을 불어넣을 것으로 기대된다. 단기적으로는 동일한 AI 모델을 구동하는 데 필요한 메모리 용량이 줄어들어 수요 성장이 둔화되는 것처럼 보일 수 있으나, 전문가들은 오히려 이를 'AI 대중화의 기폭제'로 보고 있다. 낮아진 메모리 문턱은 스마트폰이나 가전 등 온디바이스 AI 기기부터 대규모 데이터센터에 이르기까지 AI 적용 범위를 비약적으로 넓힐 수 있고, 결국 AI 서비스가 일상으로 확산되어 훨씬 더 큰 규모의 서비스에서 새로운 메모리 수요가 창출되는 ‘수요의 질적 고도화’와 ‘양적 팽창’이 동시에 일어날 것으로 기대한다.
특히 터보퀀트의 핵심 기술인 QJL과 폴라퀀트 연구에 KAIST 한인수 교수가 공동 연구자로 참여함으로써, 국내 연구진이 글로벌 빅테크의 핵심 AI 알고리즘 개발에 직접 기여했다는 점에서 의미가 크다.
한인수 교수는 “AI 모델의 성능이 커질수록 메모리 사용량이 급격히 증가하는 것이 가장 큰 한계로 지적되어 왔다”며, “이번 연구는 이러한 병목을 효과적으로 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있는 새로운 방향을 제시했다”고 설명했다.
이어 “앞으로 대규모 AI 모델을 보다 효율적으로 운영할 수 있는 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다”고 덧붙였다.
한편, 폴라퀀트 연구는 5월에 개최하는 AI와 통계(머신러닝 이론 포함)를 다루는 국제 최상위 학회인 AISTATS (Artificial Intelligence and Statistics) 2026에서 발표될 예정이며, 한국연구재단의 “기초연구실” 사업 지원 (No. RS-2024-00406715)을 받아 수행되었다.
2026.03.28
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