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노화·비만에도 잘 작동하는 mRNA 플랫폼 개발
코로나19 팬데믹 이후 mRNA 백신은 차세대 의약 기술로 주목받고 있다. mRNA 의약품은 세포가 특정 단백질을 만들도록 유전 정보를 전달해 치료 효과를 내는 방식이지만, 고령층이나 비만 환자에서는 효능이 떨어질 수 있다는 한계가 제기돼 왔다. 한국 연구진이 이러한 문제를 해결하기 위해 치료 단백질 생성 효율을 높이는 mRNA 핵심 구간을 새롭게 설계해, 노화·비만 환경에서도 효과가 유지되는 차세대 mRNA 플랫폼을 개발했다.
우리 대학은 바이오및뇌공학과 이영석 교수와 가톨릭대학교(총장 최준규) 남재환 교수 공동연구팀이 mRNA의 핵심 조절 영역인 ‘5′ 비번역 영역(5′ untranslated region, 5′UTR)*’ 서열을 정밀 설계한 새로운 mRNA 플랫폼을 개발했다고 10일 밝혔다.
*5′ 비번역 영역(5′UTR): mRNA에서 단백질 생산을 시작하고 효율을 조절하는 구간으로, 이 부분의 설계에 따라 단백질이 만들어지는 양과 속도가 달라질 수 있음
연구팀은 방대한 생물정보학 데이터를 분석해 다양한 세포 환경에서도 단백질이 더 효율적으로 만들어지도록 하는 5′UTR 서열을 찾아냈다. 이를 적용한 결과, 노화·비만 전임상 모델에서도 단백질 생성과 면역 반응이 크게 향상되는 것을 확인했다.
mRNA는 긴 단일 가닥 RNA 분자로, 우리 몸에 필요한 단백질을 만드는 생산 설계도이다. mRNA는 단백질 생산을 시작하고 속도를 조절하는 5′UTR, 특정 단백질 정보를 담고 있는 단백질 암호화 영역(coding sequence, CDS), mRNA가 세포 안에서 안정적으로 유지되도록 돕는 3′ 비번역 영역(3′UTR), 그리고 안정성을 높여 단백질 생산을 돕는 poly(A) 꼬리 등으로 구성된다.
이 가운데 5′UTR과 3′UTR은 단백질의 종류를 결정하는 부분은 아니지만, 단백질이 얼마나 효율적으로 만들어지는지를 조절하는 중요한 구간이다. 이러한 특징 때문에 이 두 영역들은 백신이나 치료제 등 다양한 mRNA 의약품의 성능을 높이기 위한 핵심 바이오공학 플랫폼 기술로 주목받고 있다.
연구팀은 여러 조직과 세포 환경에서 단백질 생산 능력이 뛰어난 5′UTR 서열을 찾기 위해 대규모 바이오 데이터를 통합 분석했다. 이 과정에서 유전자 활성도를 분석하는 대규모 조직 전사체 분석(RNA-seq), 개별 세포 수준의 유전자 발현을 확인하는 단일세포 전사체 분석(scRNA-seq), 실제 단백질 생성 효율을 측정하는 리보솜 프로파일링(Ribo-seq) 등 다양한 분석 기법을 활용했다.
연구진은 노화나 비만 상태에서는 세포가 스트레스를 많이 받아(산화 스트레스) 단백질을 만드는 능력이 떨어질 수 있다는 점에 주목했다. 이에 새롭게 설계한 mRNA 치료제를 노화·비만 전임상 모델에 적용한 결과, 세포에서 만들어지는 단백질의 생산력과 면역 반응이 기존보다 크게 향상되는 것을 확인했다. 이번 연구는 mRNA 백신뿐만 아니라, 유전자 치료제, 면역 치료제 등 다양한 바이오의약 기술 개발에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
KAIST 바이오및뇌공학과 이영석 교수는 “이번 연구는 방대한 생물 데이터를 분석해 mRNA가 단백질을 더 잘 만들도록 하는 설계 방법을 찾아낸 것”이라며 “이 기술은 특히 고령층이나 비만 환자처럼 의약품 효과가 떨어질 수 있는 환경에서도 mRNA 백신과 치료제가 잘 작동하도록 하는 데 중요한 기반이 될 것”이라고 밝혔다.
가톨릭대학교 윤수빈 박사와 KAIST 조형곤 박사과정생이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 유전자·세포 치료 분야의 세계적 학술지 ‘몰레큘러 테라피(Molecular Therapy, IF=12.0)’에 1월 2일 온라인 게재됐다.
(논문명: Designing 5′UTR sequences improves the capacity of mRNA therapeutics in preclinical models of aging and obesity, DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymthe.2025.12.060
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 우수신진연구 및 바이오의료개발사업, 식품의약품안전처 감염병 대응 혁신기술 지원연구, 한국보건산업진흥원 감염병 예방 치료 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.10 조회수 364 -
세계은행·아프리카 연합과 아프리카 청년 일자리 해법 모색
우리 대학은 케냐 정부가 주최하고 세계은행(World Bank Group), 아프리카연합(African Union), KAIST 과학기술과 글로벌발전연구센터(KAIST Global Center for Development and Strategy, G-CODEs)가 공동 주관한 ‘아프리카 청년 일자리 정책 지식교류 플랫폼(Jobs for Youth in Africa Knowledge Exchange)’가 3월 3일부터 5일까지(현지 시각) 케냐 나이로비에서 개최됐다고 6일 밝혔다.
이번 행사는 아프리카 청년 고용 문제 해결을 위한 고위급 정책 실행 플랫폼으로, 아프리카 20여 개국 정부 관계자와 국제기구, 민간 부문, 학계, 개발협력 파트너 등 약 200명이 참석했다. KAIST는 디지털·인공지능(AI) 기반 고용 시스템 혁신 모델을 제시하며 기술과 정책을 연결하는 글로벌 협력의 핵심 파트너로 참여했다.
아프리카는 2050년까지 청년 인구가 두 배로 증가할 것으로 전망되는 가운데, 높은 실업률과 비공식 고용 문제에 직면해 있다. 이번 행사는 2025년 르완다 키갈리에서 출범한 ‘아프리카 청년 일자리 실천공동체(Jobs for Youth in Africa Community of Practice, CoP)’의 두 번째 대면 회의로, 회원국 간 정책 경험을 공유하고 확산 가능한 실행 모델을 구체화하는 데 목적을 두었다. 살림 음부리아 (Salim Mvurya) 케냐 청소년·창조경제·스포츠부 장관은 개회식에 참석해 청년 일자리 창출을 국가 및 대륙 차원의 핵심 과제로 강조했다.
행사는 △ 근거 기반 청년 고용 전략 △ 디지털·AI 기반 고용 시스템 혁신 △ 선행학습 인정(RPL)을 통한 노동시장 성과 개선 △ 기업 환경 개혁 및 가치사슬 연계 강화 등을 주제로 진행됐다.
특히 KAIST 박경렬 교수는 ‘디지털·AI 기반 고용 시스템 혁신’ 세션에서 한국의 디지털 전환 경험과 인공지능 활용 사례를 공유하며 데이터 기반 정책 설계와 기술 기반 고용 플랫폼 발전 방향을 제시했다. 또한 KAIST 박가영 교수는 ‘글로벌 카페 세션’을 통해 국가 간 확산 가능한 청년 고용 프로젝트 사례를 연결하고 상호 학습을 촉진했다.
행사 참가자들은 케냐 정부와 세계은행이 추진 중인 ‘국가 청년 역량강화 기회 확대 사업 (National Youth Opportunities Towards Advancement, NYOTA)’프로젝트 현장을 방문해 직업훈련, 일자리 매칭, 창업 지원을 통합한 청년 고용 모델을 직접 확인했다. 이는 정책 설계와 실행 과정을 공유하는 실천적 학습의 장으로 운영됐다.
우리 대학은 지난해부터 한–세계은행 협력기금을 통해 동아프리카 청년 고용을 위한 디지털 혁신 사업에 참여해 왔으며, 이번 행사를 통해 기술 기반 정책 혁신을 선도하는 글로벌 협력 허브로서의 위상을 재확인했다.
박경렬 교수는 “청년 고용 문제는 디지털 전환, 산업 전략, 교육 개혁이 결합된 구조적 과제”라며 “KAIST는 데이터와 기술을 기반으로 실행 가능한 정책 모델을 제시하고 국제 협력을 강화해 나가겠다”고 밝혔다.
이번 지식 교환 플랫폼(Knowledge Exchange)은 아프리카 청년 고용 의제를 국제 협력의 핵심 아젠다로 재확인하고, 정책 실행 역량 강화를 위한 협력 기반을 공고히 한 자리로 평가된다. 내년 초에는 KAIST를 모델로 한 나이로비 콘자시 소재 케냐과학기술원 캠퍼스에서 후속 워크숍이 개최될 예정이다.
2026.03.06 조회수 387 -
말하지 않아도 알 수 있다… AI가 포착한 우울증
주요 우울 장애 등 정신건강 질환은 주관적 설문과 면담으로 진단한다. 복합적이고 모호한 ‘우울감’은 우울증 진단의 가장 큰 한계로 꼽혀왔다. 국내 연구진이 AI로 일상행동을 분석해 우울증을 객관적으로 진단하고 치료 효과를 평가하는 기술을 개발하며, 정신질환 진단과 치료의 새로운 해법을 제시했다.
우리 대학은 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 동물 모델의 일상적인 행동 패턴을 분석할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발하고, 이를 통해 일상행동 속에서 성별과 중증도에 따른 우울증 증상을 탐지할 수 있음을 입증했다고 13일 밝혔다.
연구팀은 우울증 환자의 팔다리 움직임, 자세, 표정 등 신체 운동 양상이 일반인과 다르다는 점에 주목했다. 감정과 정서 상태가 운동 능력으로 드러나는 현상인 ‘정신운동(psychomotor)’을 정밀하게 파악하기 위해, 연구팀은 실험동물의 자세와 움직임을 3차원으로 분석해 우울 상태에 따른 미세한 행동 변화를 자동으로 포착할 수 있는 AI 플랫폼‘클로저(CLOSER, Contrastive Learning-based Observer-free analysis of Spontaneous behavior for Ethogram Representation)’를 개발했다.
클로저는 인공지능 기법인 (contrastive learning) 알고리즘을 활용해 행동을 아주 작은 단위로 나눠 분석한다. 이를 통해 사람의 눈으로는 알아차리기 어려운 미세한 행동 변화까지 정확하게 구분해냈다.
연구팀은 이 기술을 활용해 우울증과 가장 유사한 만성 예측 불가능 스트레스(CUS, Chronic Unpredictable Stress) 마우스 모델을 만들고, 행동만으로 일상 속 우울 상태를 구별할 수 있는지를 검증했다. 그 결과, 클로저는 성별과 증상의 심한 정도에 따라 달라지는 우울 상태를 정확히 구분하는 데 성공했다.
사후 분석 결과, 스트레스는 운동 능력 자체보다는 행동의 빈도와 행동 흐름을 바꾸는 데 더 큰 영향을 미친다는 사실이 밝혀졌다.
특히 우울증 모델에서 스트레스에 의해 변화한 행동 음절은 성별에 따라 뚜렷한 차이를 보였다. 예를 들어, 수컷 생쥐에서는 주변을 탐색하거나 회전하는 행동이 감소한 반면, 암컷 생쥐에서는 이러한 행동이 오히려 증가했다. 이러한 일상행동 변화는 스트레스 노출 기간이 길어질수록 더욱 두드러졌다.
또한 연구팀은 우울증의 발생 원인이 행동 패턴에 반영되는지를 확인하기 위해 염증 기반 우울증 모델과 스트레스 호르몬 기반 우울증 모델을 추가로 분석했다.
그 결과, 지속적인 스트레스나 염증으로 우울 상태를 만든 경우에는 일상 행동이 눈에 띄게 달라졌지만, 스트레스 호르몬(콜티코스테론)만 투여한 경우에는 행동 변화가 거의 나타나지 않았다. 이는 일상적인 행동 관찰만으로도 우울증의 원인이나 성별에 따라 서로 다른 상태를 구분할 수 있음을 보여준다.
나아가 연구팀은 실제로 우울증 환자 치료에 사용되거나 임상시험 중인 항우울제가 행동으로 나타나는 우울증 증상에 미치는 영향을 분석했다. 우울증 모델에 항우울제를 투여한 결과, 스트레스로 인해 변화했던 행동 음절(기본적인 행동 단위)과 행동 문법(행동의 흐름과 패턴)이 부분적으로 회복되는 것을 확인했다.
특히 항우울제마다 사람의 행동을 회복시키는 방식이 서로 다르다는 것을 발견했다. 연구진은 행동만 살펴봐도 어떤 약이 더 잘 듣는지 구분할 수 있는 ‘행동 지문(behavioral fingerprint)’을 찾아냈다. 이는 앞으로 사람마다 행동 변화를 분석해 가장 잘 맞는 항우울제를 골라주는 맞춤 치료로 이어질 수 있음을 뜻한다.
허원도 석좌교수는 “이번 연구는 인공지능 기반 일상행동 분석 플랫폼을 우울증 진단에 접목해, 우울장애의 맞춤형 진단과 치료 평가를 가능하게 하는 전임상 프레임워크를 세계 최초로 구현한 성과”라며, “향후 정신질환 환자 맞춤형 치료제 개발과 정밀의료로 이어질 중요한 토대를 마련했다”고 말했다.
KAIST 생명과학과 오현식 박사과정이 제 1저자로 주도한 이번 연구는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 온라인판에 2025년 12월 30일 게재됐다.
※논문명: AI-driven decoding of naturalistic behaviors enables tailored detection of depressive-like behavior in mice, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-67559-x
한편, 본 연구는 과학기술정보통신부 한계도전 R&D프로젝트, 한국연구재단 기초연구사업 (중견연구), 보건복지부·한국보건산업진흥원, 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.13 조회수 1049 -
콧속에 뿌렸더니 호흡기 바이러스 잡았다
독감이나 코로나19처럼 종류가 다양하고 변이가 빠른 호흡기 바이러스는 백신만으로 완벽히 막기 어렵다. 우리 대학 연구팀이 이 문제를 해결하기 위해 기존 인터페론-람다 치료제가 지녔던 ‘열에 약하고 코 점막에서 금방 사라지는’ 한계를 AI 기술로 극복한 비강(콧속) 투여형 항바이러스 플랫폼을 개발하는데 성공했다.
우리 대학은 생명과학과 김호민 교수, 정현정 교수, 의과학대학원 오지은 교수 공동 연구팀이 AI로 인터페론-람다 단백질을 안정적으로 재설계하고, 이를 비강 점막에 잘 확산하고, 오래 머물게 하는 전달 기술과 결합해 다양한 호흡기 바이러스를 범용적으로 예방할 수 있는 기술을 구현했다고 15일 밝혔다.
인터페론-람다(IFN-λ)는 우리 몸이 바이러스 감염을 막기 위해 스스로 만드는 선천면역 단백질로, 감기·독감·코로나19와 같은 호흡기 바이러스 차단에서 중요한 역할을 한다. 하지만 이를 치료제로 만들어 비강에 투여할 경우 열·분해효소·점액·섬모운동에 취약해 실제 효능이 제한되는 문제가 있었다.
연구팀은 AI 단백질 설계 기술을 이용해 인터페론-람다의 구조적 약점을 정밀하게 보완했다.
먼저, 단백질의 헐거운 루프(loop) 구조로 흔들리던 부분을 단단한 스프링처럼 고정되는 나선형(helix) 구조로 바꿔 안정성을 크게 높였다.
또한 단백질끼리 서로 달라붙어 덩어리(뭉침)가 생기는 문제를 막기 위해 표면을 물과 잘 섞이도록 설계하는‘표면 엔지니어링’을 적용했고, 단백질 표면의 당사슬(glycan) 구조를 추가하는‘글라이코엔지니어링(glycoengineering)’을 도입해 단백질을 한층 튼튼하고 안정하게 재설계했다.
그 결과 새롭게 제작된 인터페론-람다는 50℃에서 2주를 버틸 만큼 안정성이 대폭 향상되었으며, 끈적한 비강 점막에서도 빠르게 확산 되는 특성을 보였다.
연구팀은 여기에 단백질을 ‘나노리포좀(nanoliposome)’이라는 미세 캡슐에 담아 보호하고, 그 표면을 ‘저분자 키토산(chitosan)’으로 코팅해 코 점막에 오래 붙어 있도록 점막 부착력(mucoadhesion)을 크게 강화했다.
이 전달 플랫폼을 인플루엔자 감염 동물 모델에 적용한 결과, 콧속 바이러스가 85% 이상 감소하는 강력한 억제 효과가 확인됐다.
이 기술은 간단히 코에 뿌리는 것만으로 바이러스 감염을 초기에 차단할 수 있는 점막 면역 플랫폼으로, 계절성 독감은 물론 예기치 못한 신·변종 바이러스에도 신속히 대응할 새로운 치료 전략으로 기대된다.
김호민 교수는 “AI 기반 단백질 설계와 점막 전달기술로 기존 인터페론-람다 치료제의 안정성과 체류 시간 한계를 동시에 극복했다”며 “고온에서도 안정적이고 점막에 오래 머무르는 이번 플랫폼은 엄격한 냉장 유통시스템(콜드체인) 인프라가 부족한 개발도상국에서도 활용 가능한 혁신 기술로, 다양한 치료제·백신 개발로의 확장성이 크다. 또한 AI 단백질 설계부터 약물 전달 최적화, 감염 모델을 통한 면역 평가까지 다학제 융합 연구가 만들어낸 의미 있는 성과”라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 이노코어(InnoCORE) AI-혁신신약연구단 윤정원 박사, 생명과학과 양승주 박사, 의과학대학원 권재혁 박사과정 학생이 공동 제 1저자로 참여했으며, 연구 결과는 저명 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science, 11월 20일)'와‘바이오머터리얼즈 리서치(Biomaterials Research, 11월 21일)’에 연달아 게재됐다.
※ 논문명 : Computational Design and Glycoengineering of Interferon-Lambda for Nasal Prophylaxis against Respiratory Viruses, Advanced Science, DOI: 10.1002/advs.202506764
※ 논문명 : Intranasal Nanoliposomes Delivering Interferon Lambda with Enhanced Mucosal Retention as an Antiviral, Biomaterials Research, DOI: 10.34133/bmr.0287
한편 이번 연구는 KAIST 이노코어 프로그램(InnoCORE, AI-혁신신약연구단), 한국연구재단(NRF) 중견연구자지원사업 및 바이오의료기술개발사업, 한국 보건 산업진흥원(KHIDI) 보건의료기술연구개발사업, KAIST 대규모 융합연구소 운영사업, 기초과학연구원(IBS)의 지원을 받아 수행되었다.
2025.12.15 조회수 1573 -
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 조회수 1843 -
신소재 공학 연구의 새로운 언어가 된‘AI’를 말하다
AI가 스스로 새로운 소재의 구조와 성질을 상상하고 예측하는 시대가 열렸다. 이제 AI는 연구자의 ‘두 번째 두뇌’처럼 아이디어 발굴부터 실험 검증까지 연구 전 과정을 함께 수행한다. 우리 대학과 국제 공동 연구진은 AI가 자율 연구실(Self-driving Lab) 개념을 구현하고, 로봇이 촉매 합성 실험을 수행하는 ‘AI 기반 촉매 탐색 플랫폼’을 통해 신소재 연구의 전 주기 활용 전략을 제시했다.
우리 대학은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 드렉셀대학교, 노스웨스턴대학교, 시카고대학교, 테네시대학교와 공동연구를 통해 인공지능(AI)·머신러닝(ML)·딥러닝(DL) 기술이 신소재공학 전반에 미치는 영향을 종합적으로 분석한 리뷰 논문을 국제 학술지 ACS Nano(영향력지수 IF=18.7)에 8월 5일자로 게재했다고 26일 밝혔다.
홍승범 교수 연구팀은 소재 연구를 ‘발견–개발–최적화’의 세 단계로 구분하고, 각 단계에서 AI가 수행하는 역할을 구체적으로 설명했다.
소재 발견 단계에서는 AI가 새로운 구조를 설계하고 물질의 성질을 예측해, 수많은 후보 중 가장 유망한 물질을 신속히 찾아낸다.
개발 단계에서는 실험 데이터를 분석하고 자율 실험 시스템(Self-driving Lab)을 통해 AI가 실험 과정을 자동으로 조정함으로써 연구 기간을 단축한다.
최적화 단계에서는 AI가 시행착오를 거치며 스스로 최적의 조건을 학습하는 ‘강화학습(Reinforcement Learning)’과, 적은 실험으로 가장 우수한 결과를 찾아내는 ‘베이지안 최적화(Bayesian Optimization)’ 기술을 활용해 설계와 공정 조건을 자동으로 조정하고 성능을 높인다.
즉, AI는 수많은 재료 중에서 ‘가장 가능성 있는 후보’를 먼저 골라주고, 실험 과정에서 시행착오를 줄이며, 마지막에는 스스로 실험 조건을 조정해 성능이 가장 좋은 조합을 찾아내는 ‘똑똑한 조수’ 역할을 한다.
논문은 또한 생성형 AI, 그래프 신경망(GNN), 트랜스포머 모델 등 첨단 기술이 AI를 단순한 계산 도구가 아닌 ‘생각하는 연구자’로 변화시키고 있음을 보여준다.
AI는 물리와 화학의 법칙을 스스로 학습해 새로운 소재를 상상하고 예측하며, 연구자의 ‘두 번째 두뇌’처럼 아이디어 제안부터 검증까지 함께 수행한다.
그러나 연구진은 AI가 제시하는 결과가 항상 정답은 아니며, 데이터 품질 불균형, 예측 결과 해석의 어려움, 이질적 데이터 통합 등 여전히 해결해야 할 과제들이 남아 있다고 지적했다.
이에 따라 앞으로는 AI가 물리학적 원리를 스스로 이해하고, 연구자가 그 과정을 투명하게 검증할 수 있는 기술이 함께 발전해야 한다고 강조했다.
논문에서는 또한 연구자가 직접 실험 장비를 조작하지 않아도 AI가 실험 계획을 세우고 결과를 분석해, 다음 실험 방향까지 제안하는 ‘자율 실험실(Self-driving Lab)’과 AI가 촉매 합성 실험을 자동으로 설계·최적화하고 로봇이 수행하는‘AI 기반 촉매 탐색 플랫폼’에 대해 심층적으로 다뤘다.
특히 AI가 촉매 합성과 최적화 과정을 자동으로 수행해 연구 속도를 비약적으로 높이는 사례를 소개하며, 이러한 접근이 배터리 및 에너지 소재 개발로 확장될 가능성을 보여주었다.
홍승범 교수는 “이번 리뷰는 인공지능이 단순한 도구를 넘어 신소재공학 연구의 새로운 언어로 자리 잡고 있음을 보여준다”며, “KAIST 연구진이 제시한 로드맵은 향후 배터리·반도체·에너지 소재 등 국가 핵심 산업 분야 연구자들에게 중요한 길잡이가 될 것”이라고 말했다.
이번 연구에는 신소재공학과 베네딕투스 마디카(Benediktus Madika) 박사과정, 아디티 사하(Aditi Saha) 박사과정, 강채율 석사과정, 바초리그 바얀톡톡(Batzorig Buyantogtokh) 박사과정이 공동 제1저자로 참여했다.
또한 미국 드렉셀대학교 조슈아 아가르(Joshua Agar) 교수, 노스웨스턴대학교 크리스 울버튼(Chris Wolverton) 교수, 피터 부어히스(Peter Voorhees) 교수, 시카고대학교 피터 리틀우드(Peter Littlewood) 교수, 테네시대학교 세르게이 칼리닌(Sergei Kalinin) 교수가 공동저자로 참여했다.
※논문명: Artificial Intelligence for Materials Discovery, Development, and Optimization, DOI: 10.1021/acsnano.5c04200
이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다. (RS-2023-00247245)
2025.10.27 조회수 4294 -
KAIST-(주)버넥트, 가상융합연구소 설립 협약..K-메타버스 혁신 주도
우리 대학 캠퍼스에 현실과 가상의 경계를 허물고 시공간의 한계를 넘어 경험을 공유하는 K-메타버스 기술 역량을 축적한 개방형 산학연 플랫폼이 구축될 전망이다.
우리 대학은 13일 메타버스대학원과 국내 가상증강현실(XR) 전문기업이자 KAIST 동문 창업기업인 ㈜버넥트(대표 하태진)의 ‘가상융합연구소’ 설립 및 운영 협약을 체결한다고 13일 밝혔다.
우리 대학 캠퍼스에 신축되는 가상융합연구소는 향후 관련 출연연 참여까지 준비하며 단순한 산학협력을 넘어 대한민국 미래 성장 동력을 창출할 국가 전략 거점으로 기능할 예정이다. (주)버넥트는 KAIST와 함께 연구소를 국내외 산학연이 공동으로 참여하는 개방형 연구 협력 플랫폼으로 조성할 계획이다.
이 연구소는 현실과 가상의 융합을 실험하고, 이를 통해 기술 개발과 인재 양성, 산업 확산이 선순환하는 ‘K-메타버스 혁신 생태계’의 글로벌 허브로 자리매김할 전망이다.
㈜버넥트는 하태진 KAIST 동문이 창업한 기업으로, 2023년 코스닥에 상장했으며 산업용 AI 스마트고글 ‘VisionX’를 개발해 CES 혁신상을 수상했다. AI·XR 솔루션과 디지털 트윈 등 다양한 산업 혁신 기술을 기반으로 국내 대표 공간컴퓨팅 기업으로 성장해왔다. 이번 협력을 통해 KAIST와의 상생 시너지가 기대된다.
공간컴퓨팅과 XR 기술은 애플·메타·구글·마이크로소프트·삼성 등 글로벌 빅테크가 차세대 AI 플랫폼으로 주목하며 치열한 주도권 경쟁을 벌이는 분야다. 미국과 중국 등 주요국이 막대한 자본과 역량을 투입하는 가운데, KAIST 가상융합연구소 출범은 우리나라가 포스트 메타버스 시대 경쟁에서 뒤처지지 않기 위한 전략적 대응으로 평가된다.
연구소는 디지털 트윈, 메타버스, 공간·물리지능, 착용형 XR 등 핵심 기술을 통합한 R&BD(Research & Business Development) 허브로서 산업 생산성과 사회 혁신을 동시에 이끌 계획이다. 또한 교육–연구–실증–상용화–확산을 아우르는 전 주기 체계를 통해 산업 현장 적용 가능성을 신속히 검증하고 신산업 창출을 뒷받침할 예정이다.
아울러 연구소는 정부 정책과 긴밀히 연계해 국가 차원의 시너지를 창출한다. ▲교육·연구 연계 강화 ▲지속가능한 메타버스 생태계 조성 ▲개방형 산학연 플랫폼을 통한 글로벌 주도권 확대는 정부가 추진하는 가상융합산업 고도화 전략과 맞닿아 있다.
버넥트 하태진 대표는 “KAIST와의 장기 협력은 우리가 글로벌 XR 산업의 게임 체인저로 도약할 발판”이라며 “연구·교육 인프라를 통해 가상융합 기술 경쟁력을 강화하고, 실증을 통해 상용화를 앞당기겠다”고 말했다.
메타버스대학원장 우운택 교수는 “가상융합연구소는 산학연이 함께 K-메타버스 혁신을 실험하는 개방형 플랫폼이자, 미래 핵심 인력을 양성하고 연구 성과를 산업계로 확산하는 ‘메타 발전소’ 역할을 할 것”이라고 강조했다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 협약은 단순히 새로운 연구소를 만드는 것을 넘어 연구와 산업의 경계를 허물어 글로벌 리더십을 확보하기 위한 전략적 투자”라며 “KAIST는 연구소 지원을 아끼지 않을 것”이라고 말했다.
향후 정부의 가상융합산업 특성화 대학원·연구소 지정과 산업계 협력이 더해진다면, KAIST 가상융합연구소는 한국의 메타버스 역량을 집결시키는 국가 혁신 플랫폼으로 자리매김할 것이다. 이는 단순한 기술 개발을 넘어 미래 사회를 위한 새로운 가치 창출과 국가 경쟁력 강화로 이어질 것으로 기대된다.
2025.10.13 조회수 1513 -
문워크 추는 차세대 휴머노이드 로봇 개발
우리 연구진이 독자 개발한 휴머노이드 로봇은 시속 12km에 달하는 세계적 수준의 주행 성능과 함께, 눈을 감은 상태나 험지에서도 균형을 잃지 않는 탁월한 안정성을 자랑한다. 더 나아가 오리걸음, 문워크(Moonwalk) 등 사람 특유의 고난도 동작까지 소화하며, 실제 산업 현장에서 활용될 수 있는 차세대 로봇 플랫폼으로 주목받고 있다.
우리 대학 기계공학과 휴머노이드로봇연구센터(휴보랩)의 박해원 교수 연구팀이 차세대 휴머노이드 로봇의 하체 플랫폼을 독자 개발했다고 19일 밝혔다. 이번에 개발된 휴머노이드는 사람과 유사한 신장(165cm)과 체중(75kg)을 목표로, 인간 중심 환경에 맞춰 설계된 것이 특징이다.
이번에 개발된 하체 플랫폼은 모터, 감속기, 모터 드라이버 등 모든 핵심 부품을 연구팀이 직접 설계·제작했다는 점에서 의의가 크다. 휴머노이드 로봇의 성능을 좌우하는 주요 부품을 자체 기술로 확보하며 하드웨어 측면에서 기술적 독립성을 달성했다.
또한, 연구팀은 가상환경 내에서 자체 개발한 강화학습 알고리즘을 통해 인공지능 제어기를 훈련하고 시뮬레이션-현실 간 격차(Sim-to-Real Gap)를 극복하여 실환경에 성공적으로 적용함으로써, 알고리즘 측면에서도 기술적 독립성을 확보했다.
현재 개발된 휴머노이드는 평지에서 최대 3.25m/s(시속 약 12km)의 속도로 주행할 수 있으며, 30cm 이상의 단차 극복 능력(얼마나 높은 턱이나 계단, 장애물 같은 높이 차이를 오르내릴 수 있는지를 나타내는 성능 지표)을 갖췄고 앞으로 4.0m/s(시속 약 14km) 주행 속도, 사다리 등반, 40cm 이상 단차 극복 능력을 목표로 성능을 고도화할 계획이다.
박해원 교수팀은 KAIST 기계공학과 황보제민 교수팀(팔), MIT 김상배 교수팀(손), KAIST 전기및전자공학부 명현 교수팀(측위 및 내비게이션), KAIST 김재철AI대학원 임재환 교수팀(시각 기반 조작 지능)과 협력해, 상체까지 갖춘 완전한 휴머노이드 하드웨어와 인공지능 구현을 추진 중이다.
이를 통해 로봇이 무거운 물체 운반, 밸브·크랭크·문고리 조작, 보행과 조작이 동시에 요구되는 카트 밀기·사다리 오르기 등 복합 작업을 수행할 수 있도록 기술을 개발하고 있다. 나아가 실제 산업 현장의 복잡한 요구에 대응할 수 있는 다재다능한 신체 능력을 확보하는 것이 목표다.
연구팀은 이번 과정에서 단일 다리 기반 ‘홉핑(Hopping)’ 로봇도 제작했다. 이 로봇은 한 발로 균형을 유지하며 반복적으로 뛰는 고난도의 동작을 구현했으며, 360도 공중제비와 같은 극한 운동 능력까지 선보였다.
특히 생물학적 참고 모델이 없어 모방학습이 불가능한 상황에서, 연구팀은 질량중심 속도를 최적화하면서 착지 충격을 줄이는 AI 제어기를 강화학습으로 구현해 의미 있는 성과를 거뒀다.
박해원 교수는 “이번 성과는 핵심 부품부터 인공지능 제어기까지 자체 기술로 확보함으로써 휴머노이드 연구의 하드웨어와 소프트웨어 양 측면에서 독립성을 달성한 중요한 이정표”라며, “향후 상체까지 포함된 완전한 형태의 휴머노이드로 발전시켜 실제 산업 현장의 복잡한 요구를 해결하고, 나아가 사람과 함께 일할 수 있는 차세대 로봇으로 성장시키겠다”고 말했다.
이번 연구 성과는 기계공학과 박사과정 최종훈 학생이 제1 저자로서 10월 1일 개최되는 국제 휴머노이드 로봇 전문 학회 ‘Humanoids 2025’에서 하드웨어 개발 결과를 발표하고, 기계공학과 박사과정 강동윤, 김기정, 최종훈 학생이 공동 1저자로서 9월 29일 열리는 로봇지능 분야 최고 학회 ‘CoRL 2025’에서 인공지능 알고리즘 성과를 발표할 예정이다.
※논문 제목 및 논문:
Learning Impact-Rich Rotational Maneuvers via Centroidal Velocity Rewards and Sim-to-Real Techniques: A One-Leg Hopper Flip Case Study, Conference on Robot Learning (CoRL), Seoul, Korea 2025, Dongyun Kang, Gijeong Kim, JongHun Choe, Hajun Kim, Hae-Won Park, arxiv 버전: https://arxiv.org/abs/2505.12222
Design of a 3-DOF Hopping Robot with an Optimized Gearbox: An Intermediate Platform Toward Bipedal Robots, IEEE-RAS, International Conference on Humanoid Robots, Seoul, Korea, 2025, JongHun Choe, Gijeong Kim, Hajun Kim, Dongyun Kang, Min-Su Kim, Hae-Won Park, arxiv 버전: https://arxiv.org/abs/2505.12231
본 연구는 산업통상자원부 및 한국산업기술기획평가원(KEIT) 연구비 지원(RS-2024-00427719)으로 수행됐다.
※ 관련 영상 : https://youtu.be/ytWO7lldN4c
2025.09.19 조회수 4156 -
6배 정밀한 3D 뇌 모사 플랫폼 구현 성공
기존의 3차원(3D) 신경세포 배양 기술은 뇌의 복잡한 다층 구조를 정밀하게 구현하기 어렵고, 구조와 기능을 동시에 분석할 수 있는 플랫폼이 부족해 뇌 연구에 제약이 있었다. 우리 연구진이 뇌처럼 층을 이루는 신경세포 구조를 3D 프린팅 기술로 구현하고, 그 안에서 신경세포의 활동까지 정밀하게 측정할 수 있는 통합 플랫폼 개발에 성공했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박제균·남윤기 교수 공동연구팀이 뇌 조직과 유사한 기계적 특성을 가진 저점도 천연 하이드로겔을 이용해 고해상도 3D 다층 신경세포 네트워크를 제작하고, 구조적·기능적 연결성을 동시에 분석할 수 있는 통합 플랫폼을 개발했다고 16일 밝혔다.
기존 바이오프린팅 기술은 구조적 안정성을 위해 고점도 바이오잉크를 사용하지만, 이는 신경세포의 증식과 신경돌기 성장을 제한하고, 반대로 신경세포 친화적인 저점도 하이드로겔은 정밀한 패턴 형성이 어려워 구조적 안정성과 생물학적 기능 사이의 근본적인 상충 관계가 있었다.
연구팀은 묽은 젤로도 정밀한 뇌 구조를 만들고, 층마다 정확히 정렬하며, 신경세포의 활동까지 동시에 관찰할 수 있는 3대 핵심기술을 결합해 정교하고 안정적인 뇌 모사 플랫폼을 완성했다.
3대 핵심기술은 ▲ 묽은 젤(하이드로겔)이 흐르지 않도록 스테인리스 철망(마이크로메시) 위에 딱 붙게 만들어 주는‘모세관 고정 효과’ 기술로 기존보다 6배 더 정밀하게 (해상도 500μm 이하) 뇌 구조를 재현했고 ▲ 프린팅된 층들이 삐뚤어지지 않고 정확히 쌓이도록 맞춰주는 원통형 설계인 ‘3D 프린팅 정렬기’로 다층 구조체의 정밀한 조립과 미세 전극 칩과의 안정적 결합을 보장하였고 ▲ 아래쪽은 전기신호를 측정하고, 위쪽은 빛(칼슘 이미징)으로 동시에 세포 활동을 관찰하는 ‘이중 모드 분석 시스템’기술로 층간 연결이 실제로 작동하는지를 여러 방식으로 동시에 확인할 수 있다.
연구팀은 뇌와 유사한 탄성 특성을 지닌 피브린 하이드로겔을 이용해 3층으로 구성된 미니 뇌 구조를 3D 프린팅으로 구현하고, 그 안에서 실제 신경세포들이 신호를 주고받는 과정을 실험을 통해 입증했다.
위층과 아래층에는 대뇌 신경세포를 배치하고, 가운데층은 비어 있지만, 신경세포들이 가운데를 뚫고 지나가며 연결되도록 설계했다. 아래층에는 미세 센서(전극칩)를 달아 전기신호를 측정하고, 위층은 빛(칼슘 이미징)으로 세포 활동을 관찰한 결과, 전기 자극을 줬을 때 위아래층 신경세포가 동시에 반응했고, 신경 연결을 차단하는 약물(시냅스 차단제)을 넣었더니 반응이 줄어들어 신경세포들이 진짜로 연결돼서 신호를 주고받고 있다는 것을 입증했다.
바이오및뇌공학과 박제균 교수는 “이번 연구는 뇌 조직의 복잡한 다층 구조와 기능을 동시에 재현할 수 있는 통합 플랫폼의 공동개발 성과”임을 강조하며, “기존 기술로 14일 이상은 신호 측정이 불가했던 것에 비해 27일 이상 안정적인 미세 전극 칩 인터페이스를 유지하면서 구조-기능 관계를 실시간으로 분석할 수 있어, 향후 신경질환 모델링, 뇌 기능 연구, 신경독성 평가 및 신경 보호 약물 스크리닝 등 다양한 뇌 연구 분야에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 김수지 박사와 윤동조 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics)’에 2025년 6월 11일 자로 온라인판에 게재됐다.
※논문명: Hybrid biofabrication of multilayered 3D neuronal networks with structural and functional interlayer connectivity
※DOI: https://doi.org/10.1016/j.bios.2025.117688
한편, 이번 연구는 한국연구재단 글로벌 기초연구실지원사업, 중견연구 및 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.16 조회수 4267 -
軍 전투원, 신소재 입고 개인 맞춤형 훈련시대 연다
기존 군 훈련은 정형화된 방식에 의존하는 경우가 많아 전투원 개인의 특성이나 전투 상황에 맞춘 최적화된 훈련 제공에 한계가 있었다. 이에 우리 연구진이 전자섬유 플랫폼을 개발해 전투원 개개인의 특성과 전투 국면을 반영할 수 있는 원천기술을 확보했다. 이 기술은 전장에서 활용할 수 있을 만큼 튼튼함이 입증됐고, 많은 병력에게 보급할 수 있을 정도의 경제성도 갖췄다.
우리 대학 신소재공학과 스티브 박 교수 연구팀이 섬유 위에 전자회로를 `그려 넣는' 혁신적인 기술을 통해 유연하고 착용 가능한 전자 섬유(E-textile) 플랫폼을 개발했다고 25일 밝혔다.
연구팀이 개발한 웨어러블 전자 섬유 플랫폼은 3D 프린팅 기술과 신소재공학적 설계를 결합해 유연하면서도 내구성이 뛰어난 센서와 전극을 섬유에 직접 인쇄했다. 이를 통해 전투원 개개인의 정밀한 움직임 및 인체 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 맞춤형 훈련 모델을 제시할 수 있게 됐다.
기존 전자 섬유 제작 방식은 복잡하거나 개인별 맞춤형 제작에 한계가 있었다. 연구팀은 이를 극복하고자 `직접 잉크 쓰기(Direct Ink Writing, DIW)' 3D 프린팅이라는 적층 방식 기술을 도입했다.
이 기술은 센서와 전극의 기능을 하는 특수 잉크를 섬유 기판 위에 원하는 패턴으로 직접 분사해 인쇄하는 방식이다. 이를 통해 복잡한 마스크 제작 과정 없이도 다양한 디자인을 유연하게 구현할 수 있게 됐다. 이는 수십만 명에 달하는 군 병력에 손쉽게 보급할 수 있는 효과적인 기술로 기대된다.
해당 기술의 핵심은 신소재공학적 설계에 기반한 고성능 기능성 잉크 개발이다. 연구팀은 유연성을 가진 스티렌-부타디엔-스티렌(Styrene-butadiene-styrene, SBS) 고분자와 전도성을 부여하는 다중 벽 탄소나노튜브(Multi-walled carbon nanotube,MWCNT)를 조합해, 최대 102% 늘어나면서도, 10,000번의 반복적인 테스트에서도 안정적인 성능을 유지하는 인장/굽힘 센서 잉크를 개발했다. 이는 전투원의 격렬한 움직임 속에서도 정확한 데이터를 꾸준히 얻을 수 있음을 의미한다.
또한, 섬유의 위아래 층을 전기적으로 연결하는 `상호연결 전극(Interconnect electrode)' 구현에도 신소재 기술이 적용됐다. 은(Ag) 플레이크와 단단한 폴리스티렌(Polystyrene) 고분자를 조합한 전극 잉크를 개발, 섬유 속으로 잉크가 스며드는 정도(Impregnation level)를 정밀하게 제어해 섬유의 양면 또는 다층 구조를 효과적으로 연결하는 기술을 확보했다. 이를 통해 센서와 전극이 집적된 다층 구조의 웨어러블 전자 시스템 제작이 가능하다.
연구팀은 실제 인체 움직임 모니터링 실험을 통해 개발된 플랫폼의 성능을 입증했다. 연구팀은 개발된 전자 섬유를 옷의 주요 관절 부위(어깨, 팔꿈치, 무릎)에 프린팅하여 달리기, 팔 벌려 높이뛰기, 팔굽혀 펴기 등 다양한 운동 시의 움직임과 자세 변화를 실시간으로 측정했다.
또한, 스마트 마스크를 활용해 호흡 패턴을 모니터링하거나, 장갑에 여러 센서 및 전극을 프린팅해 기계학습을 통한 물체 인식 및 복합적인 촉감 정보를 인지하는 응용 가능성도 시연했다. 이러한 결과는 개발된 전자 섬유 플랫폼이 전투원의 움직임 역학을 정밀하게 파악하는 데 효과적임을 보여준다.
이번 연구는 최첨단 신소재 기술이 국방 분야 첨단화에 기여할 수 있음을 보여주는 중요한 사례다. 이번 연구에 참여한 박규순 육군 소령은 군사적 활용이나 실 보급을 위한 경제성 등의 요구되는 목표들을 연구설계 시부터 고려했다.
박 소령은 "현재 우리 군은 인구절벽으로 인한 병력자원의 감소와 과학기술의 발전으로 위기이자 기회를 마주하고 있다. 또한, 전장에서의 생명 존중이 큰 이슈로 떠오르고 있다. 해당 연구는 병과/직책별, 전투의 유형에 따른 맞춤식 훈련을 제공할 수 있는 원천기술을 확보해 우리 장병들의 전투력을 향상하고 생존성을 보장하기 위한 것이다ˮ 라고 전했다.
이어, “이번 연구가 과학적인 기여와 군 활용성의 두 마리 토끼를 모두 잡은 사례로 평가받길 기대한다”라고 밝혔다.
우리 대학 신소재공학과 박규순 박사과정(육군 소령)이 제1 저자로 참여하고 스티브 박 교수가 지도한 이번 연구는 전기·전자/재료공학 분야 국제 학술지인 `npj Flexible Electronics (JCR 분야 상위 1.8%)' 에 2025년 5월 27일 자로 출판됐다.
※논문명 : Fabrication of Multifunctional Wearable Interconnect E-textile Platform Using Direct Ink Writing (DIW) 3D Printing
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41528-025-00414-7
한편 이번 연구는 산업통상자원부 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.25 조회수 5072 -
질병 판단·신약 발굴까지‘한국형 챗GPT 플랫폼’개발한다
우리 대학 디지털바이오헬스AI연구센터(센터장: KAIST 김재철AI대학원 예종철 교수)에서 과학기술정보통신부의 ‘AI 최고급 신진연구자 지원사업(AI 스타펠로우십)’에 선정되어, 2025년 5월부터 2030년 12월까지 총 115억 원을 투입해 질병을 스스로 추론하고 판단하고 신약을 발굴하는 AI 기술과 플랫폼을 본격적으로 개발한다.
본 과제는 신진 연구자 중심의 혁신적 AI 연구 생태계를 조성하고 바이오·의료 분야의 전문 지식체계를 활용하고 이를 자동으로 확장할 수 있는 추론형 AI 에이전트 개발을 목표로 한다.
김재철 AI대학원 예종철 교수를 책임연구자로 하여, KAIST의 최윤재, 이기민, 안성수, 박찬영 교수 등 신진연구자들과, 주재걸, 김우연 교수 등 중견 연구자들이 공동으로 프로젝트를 수행한다. 이들은 KAIST 내 다양한 연구실과 협력해 AI 추론의 이론적 기초부터 실용화까지 아우르는 전 주기적 연구를 수행할 예정이다.
구체적으로는 ▲다양한 의료 지식체계를 통합해 진단 및 치료의 정밀성과 신뢰성을 높이는 고성능 추론 모델 구축, ▲기호 기반 추론과 신경망 모델을 효율적으로 결합한 융합형 추론 플랫폼 개발, ▲‘셀 온톨로지(cell ontology)’ 기반의 신약 개발 및 바이오마커 발굴 AI 기술 확보 등을 주요 목표로 삼고 있다.
또한, 삼성서울병원, 네이버클라우드, ㈜히츠 등 산업계와 의료기관과의 긴밀한 협력을 통해, ▲의료 지식체계를 활용한 임상 진단 AI, ▲신약 개발을 위한 AI 기반 분자 타겟 탐색, ▲지식 확장이 가능한 AI 추론 플랫폼의 상용화까지 실현하는 것을 목표로 한다.
KAIST 디지털바이오헬스AI연구센터장 예종철 교수는 “AI 추론 모델 개발 경쟁이 본격화되는 시점에서, KAIST가 세계 최고 수준의 신진 연구자들과 함께 바이오·의료 분야에 특화된 AI 기술 개발을 이끌게 되어 매우 영광스럽게 생각한다”며 “2025년부터 6년간 진행될 과제 종료 이후에는 참여 신진연구자들이 연구 성과 면에서 세계 1위 수준에 도달할 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 포부를 밝혔다.
한편, AI 스타펠로우십은 박사후연구자 및 임용 7년 이내 교원이 프로젝트 리더(PL)로 참여해 주도적으로 연구를 이끄는 신설 사업으로, 대학내의 다수의 연구실과 수요기업이 컨소시엄을 구성해 운영된다.
KAIST는 이번 사업을 통해 삼성서울병원, 네이버클라우드, 히츠 등과 함께 바이오·의료 융합형 AI 인재를 육성하고, 핵심 기술의 상용화를 동시에 추진해 나갈 계획이다.
2025.05.23 조회수 4738 -
신개념 제노-프리 줄기세포 배양 플랫폼 개발
세포치료제로 이용하는 줄기세포 배양은 그동안 동물 병원체의 전파 위험이 있고, 생산공정 간 변동성이 큰 동물 유래 물질에 크게 의존해 왔다. 한국 연구진이 동물 유래 성분을 완전히 배제한 신개념 줄기세포 배양 플랫폼을 개발하고 특히 인간 유도만능줄기세포(hiPSC)의 장기 배양이 가능함을 세계 최초로 입증하여 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 임성갑 교수 연구팀이 한국생명공학연구원(원장 김장성) 줄기세포융합연구센터 손미영 박사 연구팀과 공동 연구를 통해 화학적으로 합성된 동물 유래 물질을 완전히 배제한 (xeno-free, 이하 제노-프리) 인간 전분화능 줄기세포 배양 플랫폼을 개발했다고 31일 밝혔다.
인간 배아줄기세포(hESC)와 인간 유도만능줄기세포(hiPSC)의 배양은 마우스 섬유아세포와 매트리젤과 같은 동물 유래 성분에 크게 의존함에 따라 줄기세포 기반 치료법의 임상적 적용에서 법적, 윤리적 문제를 야기하며 줄기세포 치료제의 안전성과 효율성을 크게 제한했다.
연구팀은 이런 문제 해결을 위해 합성 고분자 스크리닝/최적화를 진행한 후 배양 기판에 코팅해 인간 전분화능 줄기세포에 장기적으로 안정적인 부착 기반을 제공할 수 있는 줄기세포 배양 플랫폼을 개발했다.
개발된 플랫폼에서 장기 배양 이후 줄기세포 성능 검증하기 위해, 해당 플랫폼에서 장기 배양된 인간 배아줄기세포와 인간 유도만능줄기세포의 성능을 확인한 결과, 기존의 표준 줄기세포 배양 코팅제인 매트리젤과 비교해 성능 손실 없이 안정적으로 배양됨을 입증했다. 이는 세계 최초로 인간 유도만능줄기세포를 동물 유래물질 배제 환경(제노-프리)에서 10회 이상 장기 계대 배양할 수 있음을 입증한 사례다.
특히 이번 연구에서 사용된 개발된 플랫폼은 매트리젤에서 배양한 세포와 비교해 세포의 분화, 자가 재생 및 줄기세포 특성 유지에 관여하는 핵심 단백질들의 발현이 변화 없이 유지됨을 확인했으며, 이는 줄기세포 치료제의 안정성과 일관성을 높이는 중요한 진전으로 평가된다.
생명화학공학과 임성갑 교수는 “이번 연구는 기존 줄기세포 배양 방식에서 벗어나 동물 유래 성분을 완전히 배제한 새로운 제노-프리 배양 플랫폼을 개발한 것으로, 특히 인간 유도만능줄기세포(hiPSC)의 장기 배양이 가능함을 세계 최초로 입증했다. 이번 연구는 줄기세포 치료제 상용화를 위한 원천 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대되며 향후 개발된 플랫폼의 상용화 및 대규모 생산 가능하도록 후속 연구를 진행할 예정이다 ”라고 말했다.
이번 연구 결과는 조영학 박사(한국과학기술연구원), 이하나 박사(한국생명공학연구원), 정원지 학생(KAIST)이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘어드벤스드 머티리얼스 (Advanced Materials)’지에 7월 17일 자 온라인 판에 게재됐다. (논문명: Long-Term Culture of Human Pluripotent Stem Cells in Xeno-Free Condition Using Functional Polymer Films)
한편, 이번 연구는 산업부 바이오산업핵심기술개발사업, 한국연구재단, 과기부 Korea Bio Grand Challenge 사업, 범부처 재생의료기술개발사업, 한국생명공학연구원 주요 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.31 조회수 9887