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우주연구원, ‘KAIST 스페이스 바이오 워크숍’ 개최
우리 대학 우주연구원은 오는 27일(금) KAIST 본원 양분순빌딩에서 ‘KAIST Space Bio Workshop’을 개최한다고 25일 밝혔다. 이번 워크숍은 우주 생명과학 및 우주 제조(In-Space Service & Manufacturing) 분야의 최신 연구 동향을 공유하고, 글로벌 협력 네트워크 구축과 공동연구 기반 마련을 위해 기획됐다.
이번 행사는 ‘우주 내 바이오 실험(In-Space Bio Experiment)’를 주제로, 미세중력 환경에서의 세포·소동물·인간 대상 연구부터 우주 바이오 제조까지 폭넓은 연구 영역을 다룬다. 특히 KAIST가 주도하는 우주 생명과학 및 공학 연구 방향을 공유하고, 향후 우주 실험 플랫폼 구축을 위한 핵심 기술과 운영 조건을 논의하는 자리가 될 예정이다.
워크숍에는 미국, 일본 등 해외 주요 기관의 전문가들이 참여해 우주 환경에서의 생명과학 연구와 산업화 가능성에 대해 심도 있는 발표를 진행한다.
행사는 한재흥 KAIST 우주연구원장의 개회사를 시작으로 해외 연사들의 기조강연(Keynote)과 국내 연구진의 플래시 토크로 구성된다. 스테파니 컨트리먼(Stefanie Countryman, 미국 콜로라도대학교 볼더 캠퍼스), 무라타니 마사후미(Masafumi Muratani, 일본 쓰쿠바대학교), 토비아스 니더비저(Tobias Niederwieser, 미국 콜로라도대학교 볼더 캠퍼스), 그리고 와카타 고이치(Koichi Wakata CTO, 미국 액시엄 스페이스 / 前 JAXA, 일본우주항공연구개발기구 우주비행사) 등이 참여해 미세중력 기반 실험, 우주 바이오 제조, 상업 우주비행 환경에서의 인간 건강 등 다양한 주제를 다룰 예정이다.
이어지는 플래시 토크에서는 윤학순(스페이스린텍 대표), 박지호(KAIST 교수), 김현우(KAIST 교수), 정기훈(KAIST 교수), 박성홍(KAIST 교수) 등이 참여해 저궤도(LEO) 기반 우주 제약 산업, 미세중력을 활용한 약물 전달 기술, 근골격계 변화 및 신경계 진단 기술 등 실제 응용 가능성이 높은 연구들을 소개할 예정이다.
특히 KAIST 우주연구원과 글로벌 민간 우주기업 Axiom Space(액시엄 스페이스) 간의 업무협약(MOU) 체결식이 예정되어 있으며, 이를 통해 아시아 최초의 우주 생명과학 협력 네트워크 구축과 함께 향후 공동 연구 및 상업화 협력이 본격화될 것으로 기대된다.
또한 ‘우주 바이오 실험 플랫폼의 요구조건 도출’을 주제로 한 패널 토론에서는 기조강연 연사들과 발표자들이 함께 참여해, 우주 환경에서의 실험 수행을 위한 환경·장비·운영 조건 등 핵심 요소를 중심으로 심층 논의를 진행할 예정이다.
이광형 KAIST 총장은 “우주 생명과학은 미래 우주 탐사와 인류의 삶의 질 향상을 동시에 이끌 핵심 분야”라며 “KAIST는 글로벌 연구기관 및 산업체와의 협력을 통해 우주 바이오 연구와 기술 혁신을 선도해 나갈 것”이라고 밝혔다.
한재흥 KAIST 우주연구원장은 “이번 워크숍은 우주 생명과학 분야에서 KAIST가 보유한 연구 역량을 국제적으로 확장하고, 글로벌 협력 기반을 강화하는 중요한 계기가 될 것”이라며 “앞으로도 우주 환경을 활용한 혁신적 연구와 산업화를 선도해 나가겠다”고 말했다.
KAIST 우주연구원은 이번 워크숍을 통해 우주 생명과학 분야의 연구 경쟁력을 강화하고, 글로벌 산학연 협력 기반을 확대하는 한편, 우주 바이오 산업으로의 확장 가능성을 모색해 나갈 계획이다.
이번 워크숍은 우주 생명과학 분야에 관심 있는 연구자, 학생 및 일반인 누구나 참여할 수 있으며, 해당 링크(https://forms.gle/qHMewJoqZ56RMfix8)에서 사전등록을 신청할 수 있다. 또한, 온라인으로 생중계될 예정이며, 유튜브 (https://youtube.com/live/2vjz2ekwjYE)를 통해 시청할 수 있다.
2026.03.25
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김재철AI대학원, 제조 AI 실무 인재 양성·산학 협력 본격화
우리 대학 김재철AI대학원은 국내 제조 산업의 인공지능(AI) 확산을 이끌 실무 인재 양성과 산학 네트워킹 활성화에 나서고 있다.
김재철AI대학원 성남연구센터는 제조 기업의 AI 도입 장벽을 낮추고 실질적인 기술 확산을 도모하기 위해 ▲실무자 양성 교육과 ▲기술 네트워킹 행사를 연계한 통합 지원 프로그램을 운영하고 있다.
우선, 지난 1월 27일부터 시작된 AI 팩토리 전환 실무자 양성과정은 제조 현장에 즉시 투입 가능한 AI 전문 인력을 길러내는 것을 목표로 한다. 현재 진행 중인 1단계 기초 AI 과정은 향후 제조 AI로 확장 가능한 핵심 이론과 실습 역량을 체계적으로 다지는 단계로, 실무 적용을 위한 기반 역량을 집중적으로 강화하며 높은 호응을 얻고 있다.
주관 측은 이번 기초 과정을 시작으로, 올해 상반기 중 ▲제조 AI 주요 태스크를 다루는 2단계 제조 AI 응용 과정과 ▲기업 실제 데이터를 기반으로 문제를 해결하는 3단계 기업 맞춤형 프로젝트 과정을 순차적으로 개설할 예정이다. 이를 통해 단발성 교육이 아닌, 기초 역량 확보부터 현장 적용형 심화 프로젝트까지 이어지는 단계별 로드맵을 제공한다는 계획이다.
이와 더불어, KAIST는 제조 AI 분야의 최신 기술 트렌드를 공유하고 현장의 애로사항을 해결하기 위한 ‘AI팩토리 커넥트 데이 2026’를 2월 25일(수) 서울 한국과학기술회관에서 성황리에 개최하였다.
AI팩토리 커넥트 데이 2026는 제조 기업 실무자와 AI 전문가를 연결해 지속적인 기술 협업을 도모하는 네트워킹 행사로 기획되었다. 이번 행사에서는 ▲크라우드웍스 양수열 CTO의 ‘Agentic AI로 가는 길: 산업형 AI 에이전트 전략’ ▲KAIST 이종석 교수의 ‘제조 AI 모델 학습에서의 데이터 한계와 대응 방법’ ▲(주)인이지 유보선 기술이사의 ‘인공지능의 제조 공정 적용’ 등 업계 전문가들의 초청 강연이 진행되었으며, 제조 현장에서의 AI 적용 전략과 단계적 도입 방안에 대한 논의가 이루어졌다.
특히 기술 세미나에 이어 진행된 ‘1:1 기술 상담’ 프로그램에서는 제조 AI 솔루션 개발 지원센터 자문단이 참여해, AI 도입을 고민하는 기업들의 현재 수준을 진단하고 향후 추진 방향과 준비 과제를 함께 모색하는 자리를 마련했다. 이를 통해 참가 기업들이 자사 여건에 맞는 AI 도입 로드맵을 구체화하는 계기를 제공했다.
이번 프로그램은 정부와 민간이 함께 ‘2030 제조 AI 최강’ 도약을 목표로 출범한 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스의 생태계 확산을 뒷받침하기 위해 추진되었다. KAIST는 M.AX 얼라이언스의 주요 참여 기관으로서, 체계적인 AI 교육을 통해 산업 수요에 부합하는 전문 인력을 양성하고 이를 현장에 연계·확산하는 역할을 수행하고 있다. 아울러 AI팩토리 커넥트 데이 2026를 통해 AI 도입을 희망하는 수요기업과 기술 역량을 보유한 공급기업 간의 교류를 활성화하며, 제조 AI 확산을 위한 핵심 가교로 자리매김해 나갈 계획이다.
본 성과는 '제조AI 솔루션 개발 지원센터'를 통해 산업통상자원부 및 경기도, 성남시의 지원을 받아 추진되었다.
2026.02.26
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제5회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 성료
우리 대학 제조AI빅데이터센터는 중소 제조기업의 현장 애로사항을 인공지능(AI) 기반 분석으로 해결한 ‘제5회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회’ 시상식을 성공적으로 개최했다고 16일 밝혔다.
중소벤처기업부가 주관하고 스마트제조혁신추진단과 KAIST 제조AI빅데이터센터가 공동으로 주최한 이번 시상식은 제조데이터를 활용한 인공지능 분석 성과를 공유하고, 우수한 연구 결과를 도출한 참가팀의 노력을 격려하기 위해 마련됐다. 특히 실제 제조 현장 문제를 데이터와 AI로 해결하고자 한 참가자들의 성과를 조명하고, 제조AI 분야의 미래 인재들이 서로의 경험을 나누는 의미 있는 자리로 진행됐다.
이번 시상식에는 제조데이터 기반 인공지능 분석을 통해 우수한 성과를 거둔 참가팀들이 참석해 그동안의 연구 과정과 성과를 공유했으며, 산업 현장 적용 가능성과 확장성을 갖춘 제조AI 사례들이 소개됐다. 이를 통해 제조AI가 연구 수준을 넘어 실제 산업 현장에서 활용될 수 있는 기술로 자리 잡고 있음을 확인하는 계기가 됐다.
시상식에 앞서 진행된 특별강연에는 제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 최우수상 수상자인 국립경상대학교 컴퓨터공학과 부석준 교수가 연사로 나섰다. 부 교수는 대학원생 시절 본 경진대회에 참가해 연구 성과를 축적했던 경험을 바탕으로, 제조데이터 기반 인공지능 연구의 중요성과 연구자로서의 성장 과정, 그리고 제조AI 분야에서 지속적으로 도전해 온 자신의 경험을 진솔하게 전달했다. 특히 과거 경진대회 수상자가 현재는 연구자이자 교육자로서 무대에 올라 후배들에게 경험을 전한 이번 강연은, 본 경진대회가 단발성 행사가 아닌 인재 성장의 선순환 구조를 형성하고 있음을 상징적으로 보여주는 시간이었다.
이번 경진대회 결과, 대상(중소벤처기업부 장관상)은 채민즈 팀(울산과학기술원, 무소속) 이종민, 송채원이 수상했다. 채민즈 팀은 물리식 기반 시계열 회귀모델을 활용해 열처리 공정의 불량률을 예측하는 제조AI 분석 모델을 제안했으며, 아이디어의 독창성과 기술적 완성도는 물론 향후 다양한 제조 공정으로 확장 가능한 점에서 높은 평가를 받았다.
이어 522 팀과 PhysicsAI 팀이 최우수상(KAIST 총장상)을 수상했으며, 브로콜리단 팀과 음파음파 팀은 우수상(스마트제조혁신추진단장상), SynAIgy, 크림모카빵, Deathtiny 팀은 장려상(KAIST 제조AI빅데이터센터 본부장상)을 각각 수상했다. 수상팀들은 제조데이터를 기반으로 한 문제 정의 능력과 인공지능 분석 모델 설계 역량을 인정받았다.
KAIST 제조AI빅데이터센터장 김일중 교수는 “제조 도메인 특화 AI는 중소·중견 제조기업의 경쟁력 향상을 위한 핵심기술이다”라며, “KAIST 제조AI빅데이터센터는 KAMP 운영기관으로서 차세대 제조AI를 기반으로 대한민국 제조업이 세계를 선도할 수 있도록 지속해서 노력하겠다”라고 말했다.
KAIST 제조AI빅데이터센터 김흥남 교수는 “이번 시상식은 실제 제조데이터를 바탕으로 현장 문제를 정의하고, 이를 인공지능 기술로 해결한 성과를 공유하는 자리였다”며, “특히 제1회 대회 수상자가 연사로 참여해 후배들에게 자신의 경험을 전한 것은 제조AI 인재 양성과 확산이라는 본 경진대회의 취지를 잘 보여주는 사례”라고 밝혔다.
한편, 대상 수상팀에는 상장과 함께 상금 1,000만 원이 수여됐으며, 최우수상 수상 2개 팀에는 각 500만 원, 우수상 2개 팀에는 각 300만 원, 장려상 3개 팀에는 각 100만 원의 상금이 각각 지급됐다.
2025.12.17
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KAIST–한국폴리텍대학, AI 시대 인재양성 위한 교육혁신 협력 체결
우리 대학은 한국폴리텍대학과 AI 기반 제조혁신 시대를 대비한 새로운 인재양성 모델을 구축하기 위해 전략적 협력을 체결했다. 이번 협력은 국내 최고의 AI 연구기관과 전국 40개 캠퍼스를 기반으로 현장 실무 중심 교육을 담당해 온 기술대학 간의 첫 공식 협력 사례로, 대한민국 공학 및 직업교육 체계에 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다.
양 기관은 기존의 ‘연구 중심 대학’과 ‘현장 중심 기술대학’이라는 이원적 구조만으로는 AI 기반 제조현장의 급격한 변화에 대응하기 어렵다는 문제의식을 공유했다. 이에 따라 제조 분야의 피지컬 AI(Physical AI) 연구·교육을 중심으로 한 공동 프로그램 개발, 현장 실증 기반 교육 연계, 산학협력 강화 등 다양한 협력 과제를 추진할 계획이다.
우리 대학은 최근 <제조 피지컬 AI 연구소> 를 신설하여 글로벌 제조혁신을 위한 차세대 AI·로보틱스 연구를 본격화하고 있으며, 한국폴리텍대학은 전국적 실습 인프라와 산업 현장 중심 교육 경험을 바탕으로 실무형 기술인력 양성에 기여해 왔다. 이번 협력을 통해 양 기관은 연구개발(AI·로봇·디지털트윈)과 현장기술교육(제조·정비·자동화)을 결합한 새로운 융합형 인재양성 체계를 구축한다.
이번 협력을 주도한 KAIST 제조 피지컬 AI 연구소 장영재 소장은 “대한민국 제조 현장의 강점과 KAIST의 AI 연구 역량을 결합해 글로벌 제조 AI 기술을 선도하는 국가적 기반을 만들겠다”고 밝혔다.
이철수 한국폴리텍대학 이사장은 “이번 협약은 디지털을 넘어 물리적 세계로 확장되는 AI 시대에 맞는 새로운 인재 양성 모델을 제시하는 의미 있는 발걸음”이라며 “현장형 피지컬AI 전문가를 체계적으로 육성해, 산업계가 필요로 하는 핵심 기술 인재를 지속적으로 배출하겠다”고 밝혔다.
이광형 총장은 “AI는 이제 가상의 영역을 넘어 현실의 물리적 세계와 결합하며 산업 전반의 패러다임을 바꾸고 있다”며 “KAIST는 이번 협력을 통해 연구 중심의 첨단 기술을 실제 산업 현장으로 확산시키고, 폴리텍대학과 함께 피지컬AI 시대를 선도할 융합형 인재 양성에 앞장서겠다”고 말했다.
MOU 체결식은 2025년 11월 20일, 코엑스에서 개최되는 ‘글로벌 피지컬 AI 포럼’ 인재양성 전략 세션에서 오후 14:30에 진행됐다.
2025.11.24
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박테리아로 무지개색 친환경 섬유 만들었다
친환경 섬유 기술이 지속적으로 개발되어 왔지만, 다양한 색상을 가진 섬유를 단일 공정으로 생산하는 기술은 그동안 불가능에 가까웠다. 우리 대학 연구진은 이 한계를 넘어, 박테리아가 스스로 섬유도 만들고 색도 만들어 무지개색 친환경 섬유를 박테리아 공배양(두 가지 이상의 미생물을 같은 환경에서 동시에 배양)으로 세계 최초로 생산하는데 성공했다. 이번 기술은 기존의 석유 기반 염색 공정을 대체할 수 있는 잠재력을 지니며, 대량 생산 가능성까지 확인돼 지속 가능한 섬유 및 착용형 바이오 소재 개발에 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.
우리 대학은 19일, 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 다양한 색상의 박테리아 셀룰로오스(색이 입혀진 미생물 섬유)를 단일 공정(원스텝)으로 생산하는 모듈형 공배양 플랫폼을 세계 최초로 개발했다고 19일 밝혔다.
박테리아 셀룰로오스는 특정 박테리아(주로 콤마가타이박터 자일리누스, Komagataeibacter xylinus)가 영양분을 소비하며 스스로 합성하는 천연 고분자 섬유다. 높은 순도와 강도, 우수한 보습력을 갖춘 데다 생분해성까지 갖춰 기존의 석유 기반 섬유를 대체할 수 있는 친환경 소재로 주목 받고 있다.
하지만 기본적으로 색이 거의 흰색에 가까워 섬유 산업에서 요구하는 다양한 색상을 구현하기 어렵다는 한계가 있었다. 또한 기존 염색 공정은 석유 유래 염료와 독성 시약에 의존해 환경오염 우려가 크고, 공정 역시 복잡하다는 문제가 지속적으로 제기돼 왔다.
연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 시스템 대사공학 기반의 색소 생합성 기술과 박테리아 셀룰로오스 생산균의 ‘공배양 전략(한 미생물은 색소를 만들고 다른 미생물은 섬유(셀룰로오스)를 만들면 두 기능이 하나의 공정 안에서 자연스럽게 결합된 전략)을 통합한 ’원스텝 제조 플랫폼(복잡한 여러 단계를 하나의 공정으로 통합해 한 번에 생산하는 기술)‘을 구축했다.
즉 연구팀은 색을 만드는 대장균과 섬유를 만드는 박테리아를 함께 키워, 박테리아가 자라면서 자연스럽게 색이 입혀진 섬유가 한 번에 만들어지도록 하는 새로운 기술을 만든 것이다.
이를 통해 별도의 화학적 염색 없이 적색·주황·황색·녹색·청색·남색·자색 등 전 스펙트럼의 무지개색 섬유를 친환경적으로 생산하는 데 성공했다.
핵심 기술은 색소를 생산하는 대장균 균주를 고도설계해 천연 색소를 과량 생산하고 세포 외부로 효율적으로 분비하도록 한 것이다.
기존에는 대장균이 색소를 너무 많이 만들면 그 색소가 세포 안에 쌓여서 대장균이 스스로 힘들어하는 문제가 있었다. 연구팀은 대장균의 몸(세포막) 구조를 조절해, 대장균이 만든 색소를 밖으로 잘 배출하도록 길을 열어준 것이다. 그 결과, 대장균은 부담 없이 색소를 더 많이, 더 빠르게 만들어 낼 수 있게 됐다.
자연계에서 보라색 색소는 분자 구조가 복잡해 미생물이 스스로 대량으로 합성하기 어렵다. 이 때문에 ‘보라색의 안정적 대량 생산’ 자체가 고도화된 생명공학 기술력을 입증하는 중요한 지표로 평가된다.
보라색을 내는 비올라세인·디옥시비올라세인은 단순 색소가 아니라 항산화, 항염, 항균, 항암 가능성까지 연구되는 기능성 바이오 소재이며 의약·화장품 산업에서도 가치가 높다.
보라색(비올라세인 계열)은 생합성 경로가 복잡해 생산 효율을 높이는 데 기술적 난이도가 매우 높은데 연구팀은 세계 최고 수준(16.92 g/L)*으로 생산했다는 것은 이 플랫폼이 극도로 높은 생산성·기술적 성숙도를 갖고 있음을 보여주는 핵심 근거다.
*디옥시비올라세안(deoxyviolacein) 16.92 ± 0.10 g/L, 비올라세안(violacein) 8.09 ± 0.17 g/L, 프로비올라세안(proviolacein) 1.82 ± 0.07 g/L, 프로디오시비올라세안(prodeoxyviolacein) 936.25 ± 9.70 mg/L
연구팀은 섬유를 만드는 박테리아와 색을 만드는 대장균을 함께 키워서, 박테리아가 자라면서 자연스럽게 다양한 색이 섬유에 입혀지도록 만드는 기술을 만들었다. 여기에 빨강·주황·노랑 색소를 만드는 기존 카로테노이드 생산 균주도 이용하여, 결과적으로 무지개 전 색상의 친환경 섬유를 한 번에, 화학 염색 없이 만들어낼 수 있음을 보여줬다.
이번 기술은 기존 섬유 염색 공정을 대체할 수 있을 만큼 높은 잠재력을 지니고 있으며, 현장 공정에도 적용 가능한 대량 생산 가능성을 제시했다. 연구팀은 이를 통해 지속 가능한 섬유, 착용형 바이오소재 등 다양한 기능성 생체소재 생산에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
이상엽 특훈교수는 “지속 가능한 섬유 및 바이오소재에 대한 수요가 증가하는 가운데, 이번에 개발한 통합 생물제조 플랫폼은 다양한 기능성 소재를 별도의 화학 처리 없이 단일 단계에서 생산할 수 있는 핵심 기술이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 생명화학공학과 주항서(Zhou Hengrui) 박사과정생이 제 1저자로 참여한 논문으로, ‘Trends in Biotechnology’에 11월 12일 게재됐다.
※ 논문명: One-pot production of colored bacterial cellulose ※ 저자: 이상엽(KAIST, 교신저자), Zhou Hengrui(KAIST, 제1저자), Lin Pingxin(KAIST, 제2저자), 정기준(KAIST, 제3저자) 총 4명 DOI: 10.1016/j.tibtech.2025.09.019
이번 연구는 KAIST 이상엽 특훈교수 연구팀에 의해 과학기술정보통신부가 지원하는 기후환경연구개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제’의 지원을 받아 수행됐다.
2025.11.19
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첨단제조지능혁신센터(연구소장 윤정환 교수) 교육부 글로컬랩 거점형 선정
우리 대학 첨단제조지능혁신센터-AI Plastform Center for Manufacturing (연구소장 윤정환 교수)가 교육부에서 주관하는 글로컬랩 거점형에 선정됐다. 9년간의 연구지원사업으로 연간 15억의 연구비가 지원된다. 25개의 글로컬 산학연 참여기관과 함께 핵심연구로 스마트 소재물성/공정 AI 플랫폼, 인간-로봇 협업, 이기종 장비 자율 협업, 스마트 생산/물류 분야의 융합을 통해 미래자율제조공장 2040을 실현하는 비젼을 가지고 있다. 4개의 핵심과제는 기계공학과(1.윤정환 - 이승철, 2.윤희택 - 경기욱, 3.노민균 - 김산하) 와 산업및시스템공학과(4.장영재 - 김현정) 소속 8명의 교수가 참여한다. 참여기관의 멤버쉽 개념을 도입하여, 9년 후에는 센터의 자립을 목표로 하고 있다.
학문후속세대 사업으로 9년간 석/박사급의 AI 인력 150명 이상을 양성하여 국가 AI 인재풀에 기여하고, 박사인력과 포스트-닥의 해외 파견을 통해 국제화에 이바지할 계획이다. 또한 AI 제조관련 융합 교과목을 개발하고, 도전과제를 통해 학부 및 석/박사 학생들의 창의적 연구를 지원한다. 최신 테스트베드를 설치하여, 지역 및 국내 산업체 인력의 AI 교육에 기여할 계획이다. 특히 작업자가 AI 기술을 습득하여, Knowledge 를 AI 에게 훈련시키는 역할로 전환할 수 있도록 하는 재교육 프로그램을 개발할 예정이다.
첨단제조지능혁신센터 (초대센터장 기계공학과 이두용 교수)는 2020년 기계공학과와 산업및시스템공학과가 공동으로 설립하여 정부출연금사업으로 운영하고 있다.
2025.09.11
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국내 첫 피지컬 AI 기반 제조 혁신 포럼 개최
우리 대학과 다임리서치는 2025년 6월 25일 KAIST 본원 기계공학동(N7, 1601호)에서 “피지컬 AI와 SDx가 창조하는 제조와 자동화산업의 미래”라는 주제로 국내 최초 피지컬 AI 기반 제조 혁신 포럼을 개최하였다.
최근 인공지능(AI)은 단순한 언어 처리나 데이터 분석을 넘어 현실 공간에서 직접 작동하는 ‘피지컬 AI (Physical AI)’ 시대로 진입하고 있다. 챗GPT와 같은 언어 모델이 인간의 사고를 모사하는 ‘언어형 AI’였다면, 피지컬 AI는 공간과 시간의 맥락을 인식하고 물리적 행동을 수행하는 “움직이는 지능”으로서 제조, 물류, 건설, 농업 등 산업 전반을 혁신하는 새로운 산업의 기회로 떠오르고 있다.
포럼은 크게 두 개 세션으로 구성되며, 첫 번째 세션에서는 현대자동차의 민정국 상무가 세계 최초로 현대차가 도입한 Software-Defined Factory (SDF) 개념을 발표하였으며, KAIST 장영재 교수는 피지컬 AI 기술이 적용된 SDx 구현 사례를 공유하였다. 이어 네이버 김필수 본부장이 AI 에이전트가 미래 제조 현장에서 맡을 역할과 국내 제조산업 확산 전략을 소개하였다.
두 번째 세션은 산업계, 정부, 연구기관이 참여하는 기술 세션으로, 유니티코리아, KEIT, NIPA, 다임리서치 관계자들이 각각 디지털 트윈, 정부 정책, 기술 트렌드, 자율 제조 기획에 대한 최신 인사이트를 공유하였다.
특히 이번 포럼은 단순한 기술 공유를 넘어, 국내 중소기업의 자동화 도입에 실질적인 도움을 주기 위한 전략이 발표되었다는 점에서 주목된다.
장영재 교수와 다임리서치는 중소기업이 무료로 사용할 수 있는 피지컬 AI 기반 자동 설계 및 분석 솔루션을 개발 중이며, 이를 통해 고가 외산 소프트웨어와 전문가 없이도 로봇 및 자동화 설계 시뮬레이션이 가능해져 중소기업의 자동화 실패를 줄이고 생산성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
피지컬 AI는 로봇, 제어, 반도체, 센서, 통신 등 복합 기술이 통합된 영역으로, 대한민국이 강점을 가진 기반 기술과 높은 시너지를 낼 수 있다. 이번 포럼은 대한민국이 AI 패권 경쟁에서 주도권을 회복할 새로운 전략 방향을 제시하였으며, 특히 제조·물류 등 핵심 산업 분야에서 글로벌 AI 산업을 선도할 기회를 마련하는 출발점이 될 것으로 기대한다.
2025.06.25
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제조AI빅데이터센터, ‘한국산업단지공단 제조기업 CEO AX 세미나’ 개최
우리 대학 제조AI빅데이터센터(센터장 김일중 책임교수)는 2025년 5월 21일, 한국산업단지공단(이사장 이상훈) 소속 제조기업 CEO를 대상으로 ‘한국산업단지공단 제조기업 CEO AX 세미나’를 개최했다.
이번 세미나는 지난 2월 20일 개최된 ‘한국산업단지공단 제조기업 AX 세미나’에서 참가자들로부터 긍정적인 반응과 지속적인 개최 요청을 받은 데 따라, 정기 세미나로 편성되어 첫 번째 공식 세션으로 진행됐다.
이날 세미나에는 산업단지 입주기업의 대표 및 임직원 등 총 21명이 참석했으며, ▲제조데이터 및 AX 기술·활용 사례 소개 ▲제조AI 분석 알고리즘 교육 ▲인공지능 제조 플랫폼(KAMP, Korea AI Manufacturing Platform)을 활용한 SaaS 기반의 제조AI 개발 및 분석 실습 등으로 구성된 프로그램이 운영됐다.
한국산업단지공단은 향후에도 스마트 산업단지 구현과 입주기업의 AX(AI Transformation) 전환을 촉진하기 위해 KAIST 제조AI빅데이터센터와의 협력을 통해 정기적인 AX 세미나를 지속 개최할 계획이다.
우리 대학 제조AI빅데이터센터장 김일중 교수는 “앞으로는 제조현장에 AI 기술을 적극적으로 빠르게 도입하는 기업과 그렇지 않은 기업간 생산격차 및 지속 가능한 혁신성 차이가 발생할 것이다”며 “이번 세미나가 산업단지 입주 제조기업에게 제조AI 기술이 미래성장 동력을 위한 전략적 도구로 인식되고, 인공지능 제조 플랫폼(KAMP)이 많이 활용되는 계기가 되길 바란다.”라고 밝혔다.
2025.05.22
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KAIST, INFORMS 세계대회서 AI 자율제조로 혁신상- 포드에 이어 2위
우리 대학 산업및시스템공학과 장영재 교수 연구팀이 KAIST 창업기업 ‘다임리서치’와 공동연구를 통해, 세계 최대 규모의 산업공학 및 경영과학 학회(INFORMS)*가 주최한 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스(INFORMS Analytics Conference)에서 우수 혁신사례상(Innovative Applications in Analytics Award, IAAA)을 수상하고, 2위를 차지했다.
* 산업공학 및 경영과학 학회(INFORMS): The Institute for Operations Research and the Management Sciences
장영재 교수-다임리서치 공동연구팀은 아마존, 카이저 퍼머넌트, 스코티아 은행 등 세계 유수의 기업들과 경합을 벌였다. 그 결과, 포드 자동차그룹이 1위를 차지했으며 KAIST-다임리서치팀이 2위의 성과를 거두었고 MIT-암스텔담 대학 연합팀이 3위를 차지했다.
공동연구팀이 발표한 수상작은 ‘디지털 트윈과 강화학습을 활용한 자율제조(The Autonomous Factory with Digital Twin and Reinforcement Learning for Intelligent Operations and Efficiency)’로, 디지털 트윈 및 AI 기반 자율 운영 기술의 산업적 실현 가능성과 우수성을 높이 평가받았다.
인폼스(INFORMS)는 산업공학 및 경영과학 분야에서 세계 최대 규모의 학술 조직으로, 매년 실제 산업 현장에서 성공적으로 적용된 분석 및 혁신 기술을 조명하는 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스를 개최하고 있다. 이번 컨퍼런스는 4월 6일부터 9일까지 미국 인디애나폴리스에서 열렸으며, 올해는 전 세계에서 약 40개 팀이 참여해 경합을 벌였으며, 그 중 최종 6개 팀만이 본선 발표에 초청되었다.
장영재 대표는“이번 수상은 KAIST가 주도하는 AI 자율제조 기술이 세계 무대에서도 그 기술력과 혁신성을 인정받았다는 점에서 의미를 크다. 특히, 디지털 트윈과 시뮬레이션 기반의 공장 설계 및 자율운영 기술이 큰 관심을 끌었다”고 말했다.
이어“글로벌 공급망이 재편되는 현시점에서 제조의 중요성이 다시금 부각되고 있다. AI를 제조 산업에 융합해 새로운 패러다임을 제시하는‘AI 자율제조’ 기술이 국제적으로 인정받게 되어 기쁘다”라고 수상 소감을 전했다.
한편, (주)다임리서치는 2020년 장영재 교수가 그의 박사과정 졸업생들과 공동 창업한 딥테크 스타트업으로, AI 자율 제조 기술을 전문적으로 개발하고 있다. 최근 첨단 제조 현장에서는 수십 대에서 수천 대에 이르는 로봇을 효율적으로 운영하기 위해 AI 기반 통합 운영 시스템의 수요가 증가하고 있으며, 다임리서치는 이를 선도적으로 지원하고 있다.
주요 기술로는, 자체 개발한 강화학습 기반 시뮬레이션 엔진과 로봇 통합 운영 플랫폼인 xMS 솔루션을 통해 대규모 공장 및 물류창고의 로봇을 최적화된 방식으로 제어하고 있다. 또한, 로봇 오케스트레이션 플랫폼을 통해 공장 자동화 설계부터 시뮬레이션, 구축까지의 전 엔지니어링 과정을 지원하며, 기존에 수주일에서 수개월이 소요되던 자동화 설계 작업을 수 시간 내에 완료할 수 있는 기술력을 보유하고 있다.
2025.05.02
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KAIST 제조AI빅데이터센터 – 미국 MIT MIMO, 글로벌 제조 혁신을 위한 차세대 AI 공동연구 착수
KAIST 제조AI빅데이터센터와 미국 MIT Machine Intelligence for Manufacturing and Operations(이하 MIT MIMO)는 미국 MIT에서 2025년 2월 12일(현지시간) “자가 적응 AI 기반 이차전지 모듈팩 통합 시스템 개발”에 대한 킥오프 미팅을 시작으로 국제공동연구를 본격적으로 시작했다.
이번 연구는 중소벤처기업부(이하 중기부)가 추진하는 2024년 전략기술 테마별 프로젝트(DCP, Deep-Tech Challenge Project)의 일환으로 진행된다. DCP 프로젝트는 중소·벤처기업이 고위험·고성과 R&D에 과감히 도전할 수 있도록 지원하는 대규모 연구개발 프로그램으로, 민·관 합동으로 최대 100억 원 규모의 연구개발 자금이 투입된다. 이번 프로젝트에는 혁신 중소·벤처기업 98개 기업이 지원하였으며, 중기부는 2024년 12월 글로벌 시장을 선도할 가능성과 국가 전략적 기술 확보 필요성을 고려하여 최종 6개 과제를 선정했다.
KAIST 제조AI빅데이터센터는 선정된 6개 과제 중 이차전지 분야에서 국내 맞춤형 이차전지 선두기업인 ㈜CTNS와 함께 공동연구를 추진하며, 글로벌 협력을 위해 MIT MIMO와 국제 공동연구개발을 진행한다. ㈜CTNS는 일반 배터리 제조 공장과 차별화된 유연생산 자동화 솔루션을 보유·운영하는 이차전지 기술 혁신 기업으로, 배터리팩 설계부터 제조, 사용 관리까지 전 과정을 아우르는 서비스를 제공하고 있다. 본 과제에서는 글로벌 톱 티어(top-tier) 연구기관인 KAIST 제조AI빅데이터센터와 MIT MIMO가 자가 적응형 차세대 AI를 개발하고, 이를 ㈜CTNS의 이차전지 모듈팩 기술력과 결합하여 ㈜CTNS가 차세대 AI 기반 기술 혁신을 주도하고 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원할 계획이다.
이번 킥오프 미팅에서는 연구 목표와 계획을 공유하고, 각 참여 기관 및 기업 간 협력 방안을 논의하는 자리가 마련되었다. 앞으로 KAIST 제조AI빅데이터센터와 MIT MIMO는 정기적인 협력 회의를 통해 연구 진행 상황을 점검하고, 기술 개발을 가속화할 예정이다.
KAIST 제조AI빅데이터센터장인 김일중 교수는 "세계적인 연구기관과의 협업을 통해 기술적 시너지를 창출하고, 중소·벤처기업과의 긴밀한 협력을 바탕으로 연구 성과를 극대화할 계획"이라고 밝혔으며, KAIST 제조AI빅데이터센터 김흥남 교수는 “한미간 제조AI분야 협력을 통해 우리나라 중소제조기업이 글로벌 제조기업으로 성장하는 계기를 만들겠다”라고 포부를 밝혔다.
KAIST 제조AI빅데이터센터와 MIT MIMO가 협력하여 진행하는 본 연구는 차세대 AI 기술 개발에 크게 기여할 것으로 기대되며, 글로벌 이차전지 산업의 혁신을 주도할 중요한 이정표가 될 것이다.
2025.02.13
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문일철 교수팀, 북경대와 영국 ICL 제치고 ICML 2024 챌린지 우승
우리 대학 산업및시스템공학과 문일철 교수 연구팀이 세계 최고 수준의 기계학습 학회인 ‘국제머신러닝학회(ICML, International Conference on Machine Learning) 2024’에서 개최된 ‘멀티모달 작업계획 생성 경진대회(EgoPlan)’에서 다수의 세계 연구팀을 모두 제치고 1위로 우승을 했다고 30일 밝혔다.
본 대회는 7월 21일부터 27일까지 오스트리아 비엔나에서 개최됐으며, 참가자는 북경대(中), 북경 AGI연구소(中) 및 임페리얼칼리지 런던(Imperial College London, 英) 등의 6개국 13개 기관이 참여해 경쟁했다. 우리 연구팀은 국내 유일의 참가 기관으로 7월 26일 우승상 및 혁신상을 수상했다.
이번 대회는 인공지능이 주방에서 요리하는 과정을 비디오 및 지문으로 학습한 이후, 경험하지 못한 요리 과정에서 상식적으로 합당한 의사결정을 내려 조리할 수 있는지를 경쟁하는 시합이었다. 이는 시각 정보와 지문 정보 등의 멀티모달 정보를 조합하며, 학습에 반영되지 않은 상식까지 반영해 의사결정을 내리는 시험이다. 이 기술은 최소한의 학습만으로도 로봇이 다양한 멀티모달 정보 및 기초 상식을 활용해 자율 제조 및 서비스를 수행할 수 있도록 개발하는 것이 핵심이다.
산업및시스템공학과 이광현(석사과정), 강미나(석사과정) 등 총 11명의 팀으로 참가한 응용인공지능 연구실(이하 AAILab) 팀은 상식 기반 추론을 통한 작업계획 생성의 정확도 1위 성능으로 우승상(Outstanding Champion Award) 및 기술의 우수성을 인정받아 혁신상(Innovation Award)을 수상해, 2개 상을 동시에 수상했다. 이번 대회를 위해 AAILab 팀은 멀티모달 대규모 모델의 파인튜닝 학습에 대한 연구 개발 결과를 적용해 우승을 차지했다.
문일철 교수는 “중국팀들이 대회를 위해 위챗(WeChat) 대화방까지 마련해 서로 협력한다는 얘기를 전해 듣고는 경쟁이 치열하다고 느꼈다. 하지만 KAIST 팀도 각고의 노력으로 우승할 수 있었다. 학생들이 두 달 동안 거의 잠을 자지 못했다”고 우승 소회를 밝혔다. 그리고 문 교수는 “이번 대회의 출제 문제는 요리하는 인공지능이지만, 사실 테슬라에서 시험하고 있는 휴머노이드 제조 로봇에 활용될 수 있는 상식을 가진 인공지능을 만드는 기술이 본질이다. 많은 중국 참가자가 보여주듯이 중국의 로봇 및 인공지능 기술 선점 노력을 엿볼 수 있다”라고 분석했다.
이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP)에서 지원한 사람중심인공지능 핵심원천기술개발사업 중 ‘이종데이터기반 상식 추출, 이해, 추론을 위한 인공지능 기술개발(연구책임자 문일철)’을 통해 이뤄졌다.
2024.07.30
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미래를 위한 대체 불가 바이오 제조 전략 제시
2021년 서울국제포럼과 KAIST가 공동 개최한 “글로벌 복합위기와 4차 산업혁명의 대전환기, 탄력성장의 도전과 기회” 포럼에서 KAIST 이상엽 특훈교수는 우리나라가 미래 국가경쟁력을 확보하기 위해서는 대체 불가 기술 (non-fungible technology; NFT)을 확보해야 한다고 처음으로 제시한 바 있다. 기후 변화의 심각성에 연간 약 1.1억 톤의 식품 폐기물을 포함한 다양한 유기 폐기물들, 그리고 이산화탄소도 바이오 제조를 위한 원료로 사용하도록 대체 불가능한 바이오기술(Bio-NFT)로 활용하는 것이 이제 선택이 아닌 필수가 됐다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 기술 혁신, 원료 공급 최적화 및 적절한 인프라를 통해 바이오 제조의 확장을 포함한 경쟁력 확보 전략 수립에 대한 논문을 네이처 화학공학지(Nature Chemical Engineering)에 월드뷰(Worldview)에 7월 22일 자로 제시했다고 24일 밝혔다.
※ 논문명 : Fungible and non-fungible technologies in biomanufacturing scale-up
※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 제1 저자, 교신저자) 1명
최근 신진 대사 공학과 합성 생물학의 급성장은 전통적인 화석 자원에 의존하는 제조 공정을 바이오 기반 대안으로 전환할 수 있는 잠재력을 보여주고 있다. 미생물 세포 공장을 통해 화학물질과 재료를 생산하는 바이오 기반 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 이는 각각 5.7조 달러, 9.2조 달러, 22.5조 달러의 시장규모를 가진 화학, 식품 및 소비재 등 다양한 산업 부문에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 이는 2조 달러 규모의 제약시장 보다도 훨씬 크다.
그러나 이러한 바이오 제조로의 전환은 기술적, 경제적, 사회적 장벽으로 인해 어려움을 겪고 있다. 점점 더 많은 사람들이 지구 온난화의 현실과 그 악화되는 영향을 인식하면서 환경에 덜 해로운 제품에 대한 선호도가 높아지고 있지만, 실제 구매 결정에 있어서는 가격이 중요한 역할을 한다. 따라서, 각국 정부들은 규제 지원뿐만 아니라 대중과의 소통을 통해 지속 가능한 생산과 소비에 대한 이해와 헌신을 촉진해야 한다.
이 교수는 중요하게 떠오른 바이오 제조 확장, 특히 범용화학물질 생산 등 대체 불가능하지 않은 바이오기술 (not non-fungible)을 위해 풀어야 할 세 가지 주요 과제를 제시했다.
첫째, 미생물 세포 공장의 TRY(titer, rate, yield; 농도, 속도 및 수율)를 최대화하는 것으로 기존 대사공학에 데이터 과학, 인공지능 및 로봇 공학의 통합을 통해 이러한 역량을 강화해야 한다.
둘째, 원료 공급 및 물류의 최적화가 필요하다. 약 6억 톤의 바이오매스가 연간 바이오 기반 재료 생산을 위해 사용될 수 있지만, 최적의 분배 및 공급망이 완전히 구축되지 않았다. 다양한 원료의 사용을 가능하게 하는 기술 개발이 필요하다.
셋째, 인프라 및 시설 건설에 필요한 대규모 자본 투자 문제이다. 최근 들어 건설비용이 급격히 증가하여 최첨단 제조 시설을 구축하는 데 드는 높은 비용은 운영 확장의 재정적 실행 가능성을 어렵게 한다. 바이오 제조시설 구축을 위한 정책자금 투입 등 국가적인 인프라 개념에서의 투자가 요구되며, 단기적인 해결책으로는 완전히 유연한 중형 바이오 정제소를 건설하여 시장에 가장 적합한 제품을 생산할 수 있다고 제시했다.
이 교수는 “기술 혁신, 원료 공급 및 인프라 개발에의 집중적인 노력이 필요하다”고 강조하면서 “이를 통해 산업은 보다 지속 가능하고 경제적으로 실행 가능한 바이오 제조 공정으로 전환할 수 있으며, 이는 글로벌 시장에 큰 영향을 미칠 것이다. 지속 가능한 미래에 기여하고 산업에 상당한 경제적 기회를 제공할 것으로 기대된다.”고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.25
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