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서선옥 교수, 2026 프런티어 과학상 수상
우리 대학은 물리학과 서선옥 교수의 공동연구 논문이 국제기초과학학회(ICBS, International Congress of Basic Science)가 수여하는 '2026 프런티어 과학상(Frontiers of Science Award)' 수상 논문으로 선정되었다고 12일 밝혔다. 서 교수는 2025년에 이어 2년 연속 이 상을 수상하게 됐다.
프런티어 과학상은 수학·물리·정보과학 분야에서 최근 10년 이내 발표된 연구 가운데 학문적 독창성과 영향력이 뛰어난 성과를 이룬 논문에 수여된다. 시상식은 2026년 8월 중국 베이징에서 열리는 국제기초과학학회(ICBS) 행사 기간 중 진행될 예정이다.
이번 수상 논문은 알렉세이 키타예프(Alexei Kitaev) 캘리포니아공과대학교(Caltech) 교수와 서선옥 교수의 공동연구인‘Sachdev-Ye-Kitaev 모델의 소프트 모드와 대응하는 중력 이론’이다.
※논문제목:The soft mode in the Sachdev-Ye-Kitaev model and its gravity dual, DOI: https://doi.org/10.1007/JHEP05(2018)183)
SYK(Sachdev-Ye-Kitaev) 모델은 많은 수의 마요라나 페르미온(Majorana fermion·입자와 반입자가 동일한 특성을 갖는 특수한 양자 입자)이 무작위로 강하게 상호작용하는 양자 물리 모형이다. 이 모델은 매우 복잡한 양자 다체계(많은 입자가 동시에 얽혀 상호작용하는 계)임에도 수학적으로 정확한 분석이 가능하며, 양자 카오스(양자계에서 나타나는 혼돈 현상)의 특성이 블랙홀과 매우 유사해 블랙홀의 미시 구조(블랙홀을 이루는 미세한 양자 상태)를 이해하는 핵심 이론으로 주목받아 왔다.
이번 수상 논문은 SYK 모델이 낮은 에너지 상태에서 보이는 물리적 성질이 2차원 중력 이론(공간과 시간을 각각 한 차원씩만 남겨 단순화한 중력 모형)과 정확히 연결된다는 사실을 밝혀냈다. 이 연구는 이후 블랙홀과 양자중력 연구의 핵심 이론적 기반이 되었으며, 관련 분야에서 가장 널리 인용되는 대표 논문 중 하나로 자리 잡았다.
또한 SYK 모델은 블랙홀 내부에서 정보가 어떻게 저장되고 사라지는지를 설명하는 데 활용되는 대표적 이론 모형으로, 현대 물리학의 난제를 푸는 핵심 연구 주제로 주목받고 있다.
‘프런티어 과학상' 은 국제기초과학학회(ICBS)가 2023년부터 수여하고 있는 국제 학술상으로, 전 세계 전문가 추천과 심사를 거쳐 국제위원회(Global Committee)가 최종 수상작을 선정한다.
ICBS 측은 공식 선정 통지문에서 "서 교수의 연구는 형식적 양자장론(Formal Quantum Field Theory)* 분야에 탁월한 기여를 했다"며 "인류 지식의 경계를 확장하려는 연구자의 헌신은 과학계에 큰 영감을 주고 있다”고 밝혔다.
*형식적 양자장론: 우주의 기본 입자와 힘을 설명하는 양자장론의 수학적 원리와 구조를 탐구하는 이론물리학 분야임
서선옥 교수는 "이 논문의 연구는 특정 양자 다체계와 중력 이론이 미시적 수준에서 어떻게 대응되는지를 보여주는 작업이었다"며 "지금 진행하고 있는 연구는 이 대응성을 바탕으로 시공간이 양자 다체계에서 어떻게 생성되는지에 대한 물리적 이해를 구하는 내용"이라고 말했다.
이 상의 상금 총액은 2만5천 달러(한화 약 3천3백만 원)이며, 수상 논문의 저자들이 이를 공동으로 나누어 받는다.
·참고: Frontiers of Science Award 공식 홈페이지: https://www.icbs.cn
2026.06.15
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글로벌디지털혁신대학원,‘AI+ Global Prosperity Forum 2026’개최
우리 대학 글로벌디지털혁신대학원(GDI)은 6월 24일 KAIST KAIST 학술문화관(E9) 5층 정근모컨퍼런스홀에서 「AI+ Global Prosperity Forum 2026」을 개최한다.
KAIST 글로벌디지털혁신대학원(GDI)은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 “ICT글로벌전문융합인재양성사업”을 수행하고 있으며, 2006년 ITTP(Global IT Technology Program)가 출범한 이래 지난 20년간 80여 개국 260여 명의 정부 공무원, 공공기관 전문가, 산업계 리더를 양성하며 대한민국의 대표적인 글로벌 디지털 인재양성 플랫폼으로 성장했다. GDI는 한국의 디지털 혁신 경험과 정책 노하우를 국제사회와 공유하고, 글로벌 네트워크를 기반으로 국제공동연구, 정책협력, 디지털 전환 프로젝트 등 다양한 협력사업을 추진하는 글로벌 협력 매개체 역할을 수행하고 있다.
GDI에서 개최하는 이번 포럼은 ICT글로벌전문융합인재양성사업의 일환으로‘Advancing Global AI Leadership Through Partnership and Innovation’을 주제로, AI 시대 국제협력과 디지털 전환, 지속가능한 발전을 위한 글로벌 협력 방안을 논의하기 위해 마련됐다.
행사에는 아시아, 아프리카, 중남미, 중동, 유럽 등 30여 개국 60여 명의 정부 관계자, 국제기구 전문가, 연구자 및 산업계 리더들이 참석할 예정이다. 특히 아프리카개발은행(AfDB), 인도네시아 디지털통신부, 각국 정부·공공기관 및 국제기구 관계자들이 참여해 AI 거버넌스와 디지털 전환, 혁신 정책 및 국제협력 사례를 공유한다.
포럼은 ▲Global AI Partnership and Collaboration ▲AI Policy, Governance, AI Innovation and Applications를 2가지 세션으로 진행된다. 참가자들은 AI 시대 글로벌 협력 모델, 공공부문 디지털 전환, AI 정책 및 거버넌스 체계 구축 방안 등에 대해 논의할 예정이다.
또한 국내 AI·디지털 혁신 기업들이 참여하는 ‘Global AI Enterprise Showcase’와 기업 전시 부스가 함께 운영된다. 참가 기업들은 AI 기반 혁신 기술과 서비스를 소개하고, 해외 정부 및 공공기관 관계자들과의 비즈니스 매칭을 통해 기술 실증(PoC), 공동연구, 디지털 전환 사업 및 해외 진출 협력 기회를 모색할 계획이다.
이번 포럼은 AI 기술과 정책, 산업과 국제협력을 연결하는 글로벌 플랫폼으로서 한국의 AI 역량과 디지털 혁신 경험을 세계와 공유하고, 국제공동연구와 디지털 전환 프로젝트 등 실질적인 협력 성과 창출의 계기가 될 것으로 기대된다.
한승헌 글로벌디지털혁신대학원장은 “AI는 기술을 넘어 국가 발전과 국제협력의 핵심 의제가 되고 있다”며 “이번 포럼이 세계 각국의 정책결정자와 전문가, 기업들이 함께 미래 AI 협력 방안을 모색하고 새로운 글로벌 파트너십을 구축하는 장이 되기를 기대한다”고 말했다.
포럼은 AI와 글로벌협력 분야에 관심 있는 연구자, 학생 및 일반인 누구나 사전등록(https://docs.google.com/forms/d/1QmYMqaD4uoT11NxUZb4ZSQBVgDxex5DJ3_4-eCoqgVI/edit)을 통해 참석가능하다.
※ 문의: KAIST 글로벌디지털혁신대학원 (gdi.adm@kaist.ac.kr / 042-350-6845)
2026.06.11
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인간형 조종사 로봇 ‘파이봇’, 세계 최고 권위 로봇 학술지 최우수논문상 수상
우리 대학은 전기및전자공학부 심현철 교수 연구팀의 인간형 조종사 로봇 ‘파이봇(PIBOT)’ 기반 항공기 자율조종 프레임워크를 제안한 논문이 2026년 IEEE 로보틱스 및 자동화 매거진(IEEE RAM)에 2025년 게재된 논문 가운데 최우수 논문(Best Paper Award)으로 선정됐다고 5일 밝혔다.
이번 수상은 국내 독자 기반의 풀뿌리 연구가 세계 최고 수준의 로봇 연구 성과로 인정받았다는 점에서 의미가 크다. 시상식은 오스트리아 비엔나에서 2026년 6월 4일(현지시간) 국제로봇자동화학회(ICRA, International Conference on Robotics and Automation) 기간 중 진행되었다.
IEEE 로보틱스 및 자동화 매거진(IEEE RAM)은 세계 최대 기술 학회인 IEEE 산하 로보틱스 및 자동화 학회(RAS)가 발행하는 권위 있는 학술 매거진이다. 로봇공학 및 자동화 분야의 최신 연구 성과와 산업 동향, 튜토리얼 등을 다루며, 실제 산업 현장에서 활용 가능한 로봇 기술을 업계와 학계 연구자들에게 널리 전달하는 것으로 잘 알려져 있다.
IEEE RAM은 2025년 기준 Impact Factor(IF) 7.1을 기록하며 IEEE 로봇 분야 간행물 가운데 두 번째로 높은 영향력을 보유하고 있다. 특히 엄격한 동료심사(peer review)를 거쳐 게재된 논문 가운데 학문적·산업적 파급력이 큰 연구에 대해 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수여한다.
이번 연구는 2021년 국방과학연구소(ADD) 미래도전국방기술 연구개발과제로 선정돼 약 57억 원 규모(5년)의 지원을 받아 수행된 순수 국내 기술 기반 연구다. 연구팀은 인간형 로봇이 단순 보행이나 물품 운반을 넘어, 항공기 조종과 같은 복잡한 작업을 인공지능 기반으로 체계적이고 적응적으로 수행 가능한 피지컬 AI기술을 매우 높은 수준으로 구현했다는 점에서 높은 평가를 받았다.
최근 인간형 로봇 기술은 덤블링이나 복잡한 동작 구현 등 운동 성능 측면에서 빠르게 발전하고 있다. 그러나 산업계에서는 실제 산업 현장에서의 활용 가능성이 더욱 중요한 요소로 주목받고 있다.
심현철 교수 연구팀이 개발 중인 조종사 로봇 ‘파이봇(PIBOT)’은 단순 반복 작업이나 물류 처리 수준을 넘어, 항공기 조작에 필요한 전문 지식을 습득하고 실제 비행 상황을 실시간으로 인식하고 대응할 수있도록 설계됐다. 이에 따라 전문가 피지컬 AI(Expert Physical AI)라는 인간형 로봇 기술의 새로운 활용 방향을 제시했다는 평가를 받고 있다.
연구팀은 2021년 과제 착수 이후 1단계 연구를 성공적으로 마쳤으며, 2024년부터는 실제 항공기 조종에 적합하도록 인간과 유사한 체격 및 관절 구조를 갖춘 2단계 조종사 로봇 개발을 진행하고 있다. 또한 해당 기술을 항공기뿐 아니라 지상 차량과 선박 등 다양한 이동체 조종 분야로 확대 적용하기 위해 관련 기관들과 협력 연구를 추진 중이다.
심현철 교수는 “국내 연구진이 세계 최초로 제안한 조종사 로봇 기술이 국내 대형과제의 지원에 힘입어 세계 최고 수준의 연구성과로 인정받게 되어 매우 뜻깊다”며 “인간형 로봇이 실제 환경에서 사람을 돕고 복잡한 시스템을 안전하게 운용할 수 있는 방향으로 연구를 더욱 발전시켜 나가겠다”고 말했다.
이번 연구에는 민성재·강규리·김형주 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했으며, 심현철 교수가 교신저자를 맡았다. 논문은 IEEE Xplore를 통해 확인할 수 있다.
※ 논문명: “Toward Fully Autonomous Aviation: PIBOT, a Humanoid Robot Pilot for Human-Centric Aircraft Cockpits”,
논문 링크: https://doi.org/10.1109/MRA.2024.3505774, https://ieeexplore.ieee.org/document/10798973/
한편, 이번 연구는 국방과학연구소 미래도전국방기술 연구개발사업 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.05
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학부생 로버팀(MR2), 세계 최대 화성탐사 대회 ‘URC 2026’ 본선 진출
우리 대학 학부생들이 직접 만든 탐사 로버(사람 대신 이동하며 탐사하는 로봇 차량)로 세계 무대에 도전한다. 세계 최대 화성탐사 대회 본선 진출이 확정되며 KAIST 최초 성과를 달성했다.
우리 대학은 학부 로봇 동아리 MR(Microrobot Research) 소속 로버팀 ‘MR2’(지도교수 기계공학과 박용화)가 세계 최대 대학생 화성탐사 로버 경진대회인 ‘2026 유니버시티 로버 챌린지(University Rover Challenge, URC)’ 본선 진출권을 획득했다고 3일 밝혔다.
URC는 미국 화성 탐사 연구소(The Mars Society)가 주관하는 국제 대회로, 유타주 사막의 화성과 유사한 환경(MDRS)에서 열린다. 참가팀들은 직접 제작한 탐사 로버를 활용해 ▲생명 탐사 ▲물품 운송 ▲장비 조작 ▲자율 주행 등 4개 미션을 수행하며 기술력을 겨룬다.
이번 대회에는 전 세계 18개국 116개 대학 팀이 참가해 치열한 예선을 치렀다. KAIST MR2 팀은 100점 만점에 95.38점을 기록하며 상위 38개 팀에 선정돼 본선 진출의 영예를 안았다. 이는 KAIST 팀 최초의 본선 진출 성과로, 글로벌 무대에서 KAIST 학부생들의 로봇 설계 및 제어 역량을 입증한 결과다.
MR2 팀이 독자 개발한 차세대 탐사 로버‘GAP-1000’은 극한 환경에서도 안정적인 운용이 가능하도록 설계된 모듈형 로버다. 5kg 이상의 물체를 정밀하게 제어할 수 있는 6자유도(6-DOF, 사람의 팔처럼 여러 방향으로 자유롭게 움직이는 구조) 로봇 팔을 탑재해 복잡한 장비 조작 임무를 수행할 수 있다.
자율 주행 기능도 강점이다. 위성을 활용한 정밀 위치 측정 기술(RTK-GNSS)과 로봇의 움직임을 감지하는 관성 센서(IMU), 바퀴 회전을 기반으로 이동 거리를 계산하는 기술을 결합해 복잡한 지형에서도 스스로 최적의 경로를 찾아 이동한다. 여기에 드론 중계 시스템을 더해 통신이 닿지 않는 구간에서도 안정적인 탐사가 가능하다.
또한 화성 과학 탐사 임무를 위해 지면 10cm 아래 토양을 채취한 뒤 원심분리로 불순물을 제거하고, 단백질 검출 시약인 뷰렛(Biuret)과 브래드퍼드(Bradford)를 활용해 생명체 흔적을 분석한다. 여기에 빛의 파장을 분석해 물질의 성분을 파악하는 분광 분석 기술을 결합해, 생명체의 흔적을 실시간으로 탐지할 수 있는 통합 시스템을 구축했다.
MR2 총괄팀장 정명우 학생(기계공학과)은 “설계부터 제작까지 모든 과정을 직접 수행하며 많은 시행착오를 겪었지만, KAIST 최초 본선 진출이라는 성과를 거둬 기쁘다”며“남은 기간 철저히 준비해 현지에서 좋은 결과를 내겠다”고 말했다.
박용화 지도교수는 “학생들이 독자적으로 극한 환경용 로버를 구현해낸 점이 인상적”이라며 “이번 대회가 KAIST의 기술력을 세계에 알리는 계기가 될 것”이라고 밝혔다.
이광형 총장은 “학부생들이 직접 설계하고 제작한 로버로 세계 최대 규모의 대회 본선에 진출한 것은 매우 의미 있는 성과”라며 “이번 경험이 학생들이 글로벌 무대에서 도전하고 성장하는 계기가 되길 기대한다”고 말했다.
MR2 팀은 기계공학과, 전기및전자공학부, 산업디자인학과 등 다양한 전공의 학부생 13명으로 구성돼 있으며, 현재 실제 야외 환경에서 장거리 운용 테스트를 마치고 본선을 위한 최종 점검을 진행 중이다. 본선 대회는 오는 5월 27일부터 30일까지 미국 유타주 MDRS에서 열린다.
※ 관련 링크
MR2 공식 홈페이지: https://urc-kaist.github.io/, MR2 인스타그램: https://www.instagram.com/urc_mr2/, MR2 유튜브: https://www.youtube.com/@MR2KAISTRoverTeam
2026.04.03
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전산학부 한준 교수, ACM MobiSys’27 General Chair 선임
우리원 전산학부 한준 교수가 모바일 컴퓨팅 분야의 최상위 국제학술대회인 ACM International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services(MobiSys) 2027의 General Chair로 선임됐다.
MobiSys는 모바일 시스템, 무선 네트워크, IoT, 사이버-물리 시스템 분야를 대표하는 세계적 권위의 학술대회로, 해당 분야의 주요 연구 성과가 발표되고 학문적 흐름을 이끄는 대표 학술무대로 평가받는다. 매년 전 세계 연구자들이 참여해 최신 연구 성과를 공유하며, 2027년 학회는 MobiSys 25주년을 기념하는 행사로 개최돼 더욱 뜻깊은 학회가 될 것으로 기대된다.
베트남 호치민시에서 개최되는 MobiSys 2027에서 한준 교수는 General Co-Chair를 맡아 학회의 전반적인 기획과 운영을 이끌 예정이다.
2026.03.26
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‘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
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시각장애인 위한 점자 번역 엔진 ‘K-Braille’ 개발..정확도 100% 확인
우리 대학은 융합인재학부 재활인공지능연구실(Assistive AI Lab) 가현욱 교수 연구팀이 일반 글자(묵자)를 시각장애인이 읽을 수 있는 점자로 변환하는 ‘점역(點譯, Braille translation)’기술을 고도화한 차세대 점자 번역 엔진 ‘K-Braille(케이-브레일)’을 개발하고 대규모 성능 검증을 완료했다고 13일 밝혔다.
점역은 책, 문서, 웹페이지 등 일반 문자로 작성된 정보를 점자 체계에 맞게 변환하는 과정으로 시각장애인의 정보 접근을 위해 필수적인 기술이다. 그러나 한국어 점자 규정은 띄어쓰기, 기호, 외국어 표기 등 다양한 예외 규칙이 존재해 정확한 자동 점역이 쉽지 않다.
현재 시각장애인들이 사용하는 기존 점역 프로그램들은 문자나 기호를 단순 규칙에 따라 변환하는 방식이어서, 다국어(영문 등)·한글 혼용 표현이나 복합 단위 기호, 괄호 띄어쓰기 등 복잡한 규정 처리에서 오류가 발생하는 경우가 있었다. 점자 한 칸의 오류는 시각장애인에게 단순한 오타를 넘어 정보 왜곡으로 이어질 수 있다는 점에서 정확한 점역 기술의 중요성이 꾸준히 제기돼 왔다.
연구팀이 개발한 K-Braille 엔진의 가장 큰 특징은 ‘문장을 이해하는 점역 시스템’이라는 점이다. 기존 점역 프로그램이 문자나 기호를 단순히 바꾸는 치환 방식이라면, K-Braille은 형태소 분석과 문장 구조 분석(AST, Abstract Syntax Tree)을 통해 문장의 구조와 맥락을 분석하여 의미를 이해한 뒤 점자로 변환하는 기술이다.
이를 통해 외국어와 한글이 혼용된 문장, 복잡한 기호 조합, 단위 표기 등 개정된 점자 규정의 다양한 예외 상황을 보다 정확하게 처리할 수 있다.
연구팀은 기술의 정확도를 확인하기 위해 국립국어원이 구축한 국내 최대 규모의 점자 데이터셋인 ‘묵자-점자 병렬 말뭉치(NLPAK)’를 활용했다. 이 데이터에는 일반 글자와 점자가 짝을 이루는 문장들이 함께 정리돼 있으며, 연구팀은 여기서 1만7,943개의 문장을 추출해 K-Braille의 점역 결과가 실제 점자와 얼마나 일치하는지 전수 평가를 진행했다.
그 결과 점자 규정을 실제로 얼마나 정확하게 따르는지를 나타내는 ‘실질 점역 규정 준수율(True Adjusted Accuracy) ’이 100.0%로 나타났으며, 점자 문장의 구조가 정답과 얼마나 비슷한지를 보여주는 점역 형태소 구조 유사도도 평균 99.81%**를 기록해 높은 점역 정확도를 확인했다.
또한 국립국어원의 공식 점역 프로그램 ‘점사랑 6.3.5.8’과 동일 문장 세트를 이용한 비교 검증에서도 K-Braille이 더 높은 점역 일치율을 보이며 기술적 경쟁력을 확인했다.
10일 KAIST에 ‘포용적 AI’ 인재 양성을 위해 발전기금 10억 원을 기탁한 융합인재학부 재학생(학사과정)이자 스타트업 ㈜엠피에이지(MPAG) 대표인 정인서(28) 학생의 지도교수이자 이번 연구를 이끈 선천적 중증 시각장애인 연구자인 가현욱 교수(KAIST)는 “점자는 시각장애인에게 단순한 기호가 아니라 세상을 읽는 언어”라며 “이번 성과를 기반으로 향후 수학 수식과 과학 기호, 나아가 음악 악보까지 처리할 수 있는 차세대 점역 시스템으로 기술을 발전시킬 계획”이라고 말했다.
이어 “이 기술이 시각장애인의 정보 접근성을 한층 높이고, 한국 점자 번역 인공지능 분야의 새로운 기술 기준을 제시하는 계기가 되길 기대한다”고 덧붙였다.
연구팀은 앞으로 기존 점자 파일 형식(.brf)의 한계를 넘어 새로운 점자 파일 형식을 만들고, 그 파일을 작성·읽기·공유할 수 있는 소프트웨어와 장치 환경을 함께 만드는 차세대 전자 점자 파일 포맷 ‘.brfx(Braille File eXtended)’ 생태계 구축도 추진할 계획이다.
특히 연구팀은 K-Braille 엔진을‘포용적 AI(Inclusive AI)’기술로서 사회에 전면 무상으로 환원할 계획이다. 단, 기술의 파편화를 막고 지속 가능한 생태계를 유지하기 위해 무분별한 소프트웨어 오픈소스화보다는 공공기관, 교육청, 점자 도서관, 그리고 보조기기 제조사 등‘책임 있는 기술 활용 주체’들과의 공식적인 기술 이전 및 제휴망을 구축할 예정이다.
이를 올해 이내에 추진해, 기존에 점자 환경을 구축·운영 중인 기관들이나 신규 점자 디스플레이 업체들이 어떠한 추가적인 소프트웨어 라이선스 비용 없이도 가장 완벽한 2024년형 최신 점역 모듈(API 및 시스템 커널)을 즉각적으로 통합 연동할 수 있게 함으로써, 궁극적으로 최종 단계의 시각장애인 사용자들에게 일체의 비용 전가 없이 최상의 배리어프리(Barrier-free) 정보 접근성을 선물하는 것을 핵심 가치로 삼고 있다.
2026.03.13
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이상엽 특훈교수, 호주 퀸즐랜드대 AIBN 중개연구상 수상
우리 대학은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수(연구부총장)가 호주 브리즈번에 위치한 퀸즈랜드대학교(University of Queensland, UQ) 산하 호주생명공학나노기술연구소(Australian Institute of Bioengineering and Nanotechnology, AIBN)로부터 2월 3일(현지시간) 중개연구상인 AIBN 메달(AIBN Translational Research Award)을 수상했다고 9일 밝혔다.
AIBN 메달은 생명공학 분야에서 연구 성과를 산업과 사회적 가치로 확장한 중개연구 성과를 인정해 수여되는 상으로, 흔히 ‘연구를 연구로 끝내지 않은 성과’를 평가하는 상으로 불린다. 논문 수나 인용도보다 산업 적용성, 기술 확산, 국제 협력, 사회적 영향력을 중시하며, 합성생물학·대사공학·바이오제조 분야의 세계적 연구 허브인 AIBN이 수여하는 글로벌 중개연구 분야의 상징적 상이다. 이번 시상은 퀸즈랜드대학교 연구부총장인 수 해리슨(Sue Harrison) 교수가 직접 메달을 수여했다.
이상엽 특훈교수는 수상 기념 강연에서 ‘시스템 대사공학을 통한 화학물질 생산(Systems Metabolic Engineering for Chemical Production)’을 주제로 강연을 진행하며, 지속가능한 바이오제조와 합성생물학 기술의 미래 비전을 제시했다.
이상엽 특훈교수는 KAIST에서 약 32년간 대사공학·합성생물학·시스템 생명공학 분야 연구를 선도해 왔으며, 지금까지 국제 학술지 논문 798편, 특허 868건(등록·출원), 국내외 학술대회 발표 3,000여 편, 기조·초청 강연 690여 회를 기록하는 등 세계적 연구 성과를 축적해 왔다.
또한 ‘대사공학’, ‘대장균의 시스템 생물학 및 생명공학’, ‘시스템 대사공학’등 다수의 저서를 통해 해당 분야의 학문적 체계를 정립하는 데 기여했다.
AIBN은 공식 발표를 통해 “이상엽 특훈교수는 시스템 대사공학 분야의 세계적 석학으로, 학문적 영향력뿐 아니라 퀸즈랜드대학교와 호주 연구 생태계에 지속적이고 의미 있는 공헌을 해왔다”며 수상 배경을 밝혔다. 특히 이상엽 교수는 AIBN 설립 초기(2006~2007년) 연구 전략 수립에 핵심적인 역할을 했으며, 설탕 기반 바이오제조 연구를 시작으로 합성항공연료, 폐가스 발효 기반 바이오공정 등으로 협력 범위를 확장했다.
이러한 협력은 미국의 바이오 기반 화학·연료 기업 아미리스(Amyris), 미국 캘리포니아대학교 버클리, 폐가스 발효 기술을 보유한 글로벌 기업 란자테크(LanzaTech), 지속가능 항공연료(SAF) 개발을 선도하는 네덜란드 기업 스카이엔알지(SkyNRG) 등과의 글로벌 공동연구로 이어졌으며, 퀸즈랜드대학교가 합성생물학 및 시스템 대사공학 분야에서 호주를 대표하는 연구 거점으로 자리매김하는 데 중요한 기반이 됐다.
이상엽 특훈교수는 미국 국립과학원(NAS)과 국립공학원(NAE) 국제회원, 영국 왕립학회(The Royal Society) 외국회원, 중국공정원 외국회원으로 활동하고 있으며, 세계경제포럼(WEF) 생명공학 글로벌 미래위원회 공동의장을 역임하는 등 학문·정책·산업을 아우르는 국제 활동을 이어오고 있다.
이상엽 연구부총장은 수상 소감에서 “이번 AIBN 메달은 개인의 연구 성과를 넘어, KAIST와 퀸즈랜드대학교를 비롯한 한–호주 연구자들이 오랜 시간 쌓아온 협력의 결실이라 생각한다”며, “시스템 대사공학과 합성생물학 연구가 지속가능한 산업과 사회 문제 해결로 이어질 수 있음을 보여주는 의미 있는 상”이라고 말했다. 이어 “앞으로도 글로벌 연구 협력과 중개연구를 강화해 바이오 기술이 인류의 삶에 실질적인 가치를 제공하는 데 기여하겠다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 수상은 이상엽 특훈교수 개인의 탁월한 성과를 넘어, KAIST의 연구 역량과 국제 협력 전략이 세계적으로 인정받은 사례”라며, “KAIST는 앞으로도 글로벌 파트너들과의 협력을 바탕으로 연구 성과가 산업과 사회로 확산되는 중개연구를 선도하며, 지속가능한 바이오산업과 인류 난제 해결에 기여해 나가겠다”고 말했다.
한편 이상엽 특훈교수는 2016년 제1회 AIBN 메달(초대 수상자)로 선정됐으나, 일정과 코로나19 팬데믹으로 공식 수상이 지연됐으며, 이번에 약 10년 만에 공식 시상식에 참석해 수상하게 됐다.
2026.02.09
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GPU 덜쓰고 챗GPT 쓴다..카카오 AI 육성 프로젝트 대상 수상
지금의 챗GPT 등 대규모 언어모델(LLM) 서비스는 대부분 고가의 GPU 서버에 의존해 운영되고 있다. 이러한 구조는 서비스 규모가 커질수록 비용과 전력 소모가 급격히 증가하는 한계를 안고 있다. 우리 대학 연구진이 이러한 문제를 해결할 수 있는 차세대 AI 인프라 기술을 개발했다.
우리 대학은 전산학부 박종세 교수를 중심으로 한 애니브릿지(AnyBridge) AI 팀이 GPU에만 의존하지 않고, 다양한 AI 가속기를 통합해 LLM을 효율적으로 서비스할 수 있는 차세대 AI 인프라 소프트웨어를 개발했다고 30일 밝혔다. 해당 기술은 카카오가 주최한 ‘4대 과학기술원×카카오 AI 육성 프로젝트’에서 대상을 수상했다.
이번 프로젝트는 카카오와 KAIST, GIST, DGIST, UNIST 등 4대 과학기술원이 공동으로 추진한 산학 협력 프로그램으로, AI 기술을 기반으로 한 예비 창업팀들의 기술력과 사업성을 종합적으로 평가해 우수 팀을 선발했다. 대상 팀에는 총 2,000만 원의 상금과 함께 최대 3,500만 원 규모의 카카오클라우드 크레딧이 제공된다.
애니브릿지 AI는 KAIST 전산학부 박종세 교수(대표)를 중심으로 권영진 교수, 허재혁 교수가 함께 참여한 기술 창업팀으로, AI 시스템과 컴퓨터 아키텍처 분야에서 축적한 연구 성과를 바탕으로 실제 산업 현장에서 활용 가능한 기술 개발을 목표로 하고 있다. 또한 미국 실리콘밸리 AI 반도체 시스템 스타트업 삼바노바(SambaNova)의 공동창업자이자 스탠포드대 교수인 쿤레 올루코툰(Kunle Olukotun) 교수가 자문위원으로 참여해, 글로벌 시장을 염두에 둔 기술 및 사업 확장을 함께 추진하고 있다.
애니브릿지 팀은 현재 대부분의 LLM 서비스가 고가의 GPU 인프라에 의존하고 있어, 서비스 규모가 확대될수록 운영 비용과 전력 소모가 급격히 증가하는 구조적 한계를 안고 있다는 점에 주목했다. 연구진은 이러한 문제의 근본 원인이 특정 하드웨어 성능이 아니라, GPU 뿐만 아니라 NPU(AI 계산에 특화된 반도체), PIM(메모리 안에서 AI 연산을 처리하는 차세대 반도체) 등 다양한 AI 가속기를 효율적으로 연결·운용할 수 있는 시스템 소프트웨어 계층의 부재에 있다고 분석했다.
이에 애니브릿지 팀은 가속기 종류와 관계없이 동일한 인터페이스와 런타임 환경에서 LLM을 서비스할 수 있는 통합 소프트웨어 스택을 제안했다. 특히 GPU 중심으로 고착화된 기존 LLM 서빙 구조의 한계를 지적하고, 여러 종류의 AI 가속기를 하나의 시스템에서 함께 활용할 수 있는 ‘멀티 가속기 LLM 서빙 런타임 소프트웨어’를 핵심 기술로 제시해 높은 평가를 받았다.
이 기술을 통해 특정 벤더나 하드웨어에 종속되지 않으면서도, 작업 특성에 따라 가장 적합한 AI 가속기를 선택·조합할 수 있는 유연한 AI 인프라 구조 구현이 가능하다. 이는 LLM 서비스의 비용과 전력 소모를 줄이고, 확장성을 크게 높일 수 있는 장점으로 평가된다.
또한 애니브릿지 팀은 다년간 축적한 LLM 서빙 시스템 시뮬레이션 연구를 바탕으로, 실제 대규모 인프라를 구축하지 않고도 다양한 하드웨어·소프트웨어 설계 조합을 사전에 검증할 수 있는 연구 기반을 갖추고 있다. 이러한 점은 기술의 완성도와 산업적 실현 가능성을 동시에 보여줬다는 평가를 받았다.
박종세 KAIST 전산학부 교수는 “이번 수상은 GPU 중심 AI 인프라의 한계를 넘어, 다양한 AI 가속기를 통합하는 시스템 소프트웨어의 필요성을 인정받은 결과”라며 “연구 성과를 산업 현장과 창업으로 확장할 수 있었다는 점에서 의미가 크다”고 말했다. 이어 “산업 파트너들과의 협력을 통해 차세대 LLM 서빙 인프라 핵심 기술로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.
이번 수상은 KAIST의 연구 성과가 논문을 넘어 차세대 AI 인프라 기술과 창업으로 이어지고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 애니브릿지 AI 팀은 향후 카카오 및 관련 산업 파트너들과의 협력을 통해 기술 고도화와 실증을 진행하고, 차세대 AI 인프라 소프트웨어 분야의 핵심 기술로 발전시켜 나갈 계획이다.
2026.01.30
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경영대학 MBA 학생팀, 대한민국 MBA 경영사례분석대회 대상·우수상 석권
우리 대학 MBA 이은상, 김유리, 차재영, 박아름 학생으로 구성된 ‘404 Found’팀이 ‘2025 대한민국 MBA 경영사례분석대회’ 교육부장관상(대상)을 수상했다.
‘대한민국 MBA 경영사례분석대회’는 전국 MBA 및 경영대학원생을 대상으로 머니투데이방송과 연세대학교 경영전문대학원이 공동 주최하는 MBA 경진대회로, 올해로 17회를 맞았다. 올해 대회는 현대자동차가 주제 제시 기업으로 참여해 글로벌 시장에서의 경쟁력 강화와 디지털 전환이라는 화두를 다뤘다.
치열한 예선을 거쳐 본선에 진출한 9개 팀 중 우리 대학의 3개 팀(404 Found, F2M2, K-E Fusion)이 포함돼, ‘404 Found’팀이 대상, 나머지 두 팀이 우수상을 차지하는 쾌거를 거두었다.
대상을 수상한 ‘404 Found’ 팀은 ‘현대자동차 Next Transformation: 데이터∙조직∙운영을 연결하는 SDV 혁신 프레임’이라는 주제로 사례 분석을 수행했다. 팀은 SDV(Software Defined Vehicle) 전환이 본격화하는 현 시점에서 현대자동차가 취해야 하는 전략에 주목해, 차량 운영체제(OS) 중심의 소프트웨어 플랫폼 역량을 기준으로 핵심 성공 요인을 도출하고 글로벌 경쟁사와 현대자동차의 전략적 차이점을 비교 분석했다. 이를 바탕으로 우선 추진과제와 구체적인 실행 방안을 제안해 높은 평가를 받았다.
‘404 Found’ 팀은 “기말고사 기간과 대회 준비가 겹쳐 쉽지 않은 과정이었지만, 팀원 모두가 끝까지 최선을 다한 결과 좋은 성과를 얻을 수 있었다”라며 “준비 과정에서 많은 조언과 응원을 보내주신 교수님들과 선배님들께 이번 수상을 통해 작은 보답을 드릴 수 있어 더욱 뜻깊다”라고 소감을 밝혔다.
2026.01.15
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전기및전자공학부 정명수교수, ‘대한민국 과학기술인상’ 1월 수상
우리 대학 전기·전자공학부 석좌교수이자 파네시아 대표인 정명수 교수가 대한민국 과학기술인상 1월 수상자로 선정됐다.
대한민국 과학기술인상은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 최근 3년간 독창적인 연구 성과를 창출해 과학기술 발전에 크게 기여한 연구자를 매월 1명 선정해 과기정통부 장관상과 상금 1천만 원을 수여하는 상으로, 올해부터 기존 ‘이달의 과학기술인상’에서 명칭이 격상됐다.
정명수 교수는 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 아키텍처 설계 기술을 통해 AI 인프라 비용을 절감하고 효율을 높인 공로를 인정받았다. 기존 데이터센터는 CPU, GPU, AI 가속기, 메모리 비율이 고정돼 있어 활용에 한계가 있었으나, 정 교수는 필요에 따라 서로 다른 장치를 자유롭게 조합할 수 있는 구조를 제시했다.
또한 차세대 연결 표준인 컴퓨트익스프레스링크(CXL)를 기반으로 장치들을 분리·관리하는 저전력·고효율 링크 기술을 개발하고, 가속기 중심의 링크 기술과 고대역폭 메모리(HBM) 반도체 기술을 모듈형 AI 데이터센터 구조에 통합하는 방향을 제시했다.
정명수 교수는 “각 장치의 개별 성능뿐 아니라 이를 효율적으로 연결·활용할 수 있는 링크 기술의 지속적인 연구를 통해 AI 인프라 분야 국가 경쟁력 확보에 기여하고 싶다”고 말했다.
2026.01.07
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B 세포 기반 ‘암을 기억하는’ 개인맞춤형 항암백신 길 열다
신생항원은 암세포만을 구별하는 고유한 표식이다. B 세포 반응성을 더하면 항암백신은 일회성 공격과 단기 기억을 넘어 장기적으로 암을 기억하는 면역이 되어 암의 재발도 효과적으로 방지할 수 있게 된다. 우리 대학 연구진은 이를 가능하게 하고, 개인별로 항암 효과를 최적화하는 AI 기반 맞춤형 항암백신 설계 기술을 개발했다.
우리 대학은 바이오및뇌공학과 최정균 교수 연구팀이 ㈜네오젠로직과의 공동연구를 통해 개인맞춤형 항암백신 개발의 핵심 요소인 신생항원을 예측하는 새로운 AI 모델을 개발하고, 이를 통해 면역항암치료에서 B 세포의 중요성을 규명했다고 2일 밝혔다.
연구팀은 기존 신생항원 발굴이 주로 T 세포 반응성 예측에 의존하던 한계를 극복하고, T 세포와 더불어 B 세포 반응성까지 통합적으로 고려한 AI 기반 신생항원 예측 기술을 개발했다.
해당 기술은 대규모 암 유전체 데이터, 동물실험, 항암백신 임상시험 자료 등을 통해 검증되었으며, 신생항원에 대한 B 세포 반응성을 정량적으로 예측할 수 있는 최초의 AI 기술로 평가된다.
신생항원은 암세포 돌연변이에서 유래된 단백질 조각으로 이루어진 항원으로, 암세포 특이성을 갖기 때문에 차세대 항암 백신의 핵심 타깃으로 주목받아 왔다. 모더나와 바이오엔텍은 신생항원 기반 항암백신 기술을 발전시키는 과정에서 확보한 mRNA 플랫폼을 활용해 COVID-19 백신을 개발한 바 있으며, 글로벌 제약사들과 함께 항암백신 임상시험을 활발히 진행 중이다.
그러나 현재 항암백신 기술은 대부분 T 세포 중심의 면역반응에 집중되어 있어 B 세포가 매개하는 면역반응을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 존재했다.
실제로 존스홉킨스대학교 마크 야소안(Mark Yarchoan)·엘리자베스 재피(Elizabeth Jaffee) 교수 연구팀도 2025년 5월 네이처 리뷰 캔서(Nature Review Cancer)에서 “B 세포의 종양 면역 역할에 대한 근거가 축적되고 있음에도 불구하고 대부분의 항암백신 임상시험이 여전히 T 세포 반응에만 초점을 맞추고 있다”고 지적한 바 있다.
연구팀의 새로운 AI 모델은 돌연변이 단백질과 B 세포 수용체(BCR) 간 구조적 결합 특성을 학습해 B 세포 반응성을 예측하는 방식으로 기존 한계를 극복했다. 특히 항암백신 임상시험 데이터를 분석한 결과, B 세포 반응까지 통합적으로 고려함으로써 실제 임상에서 항종양 면역 효과를 크게 높일 수 있음을 확인했다.
최정균 교수는 “현재 신생항원 AI 기술을 사업화하고 있는 ㈜네오젠로직과 함께 개인맞춤형 항암백신 플랫폼의 전임상 개발을 진행하고 있으며, 2027년 임상 진입을 목표로 FDA IND* 제출을 준비 중”이라며 “독자적인 AI 기술을 기반으로 항암백신 개발의 과학적 완성도를 높이고 임상 단계로의 전환을 단계적으로 추진하겠다”고 밝혔다.
*FDA IND: 사람에게 처음으로 신약을 투여하기 전에, 미국 식품의약국(FDA)에 임상시험을 해도 되는지 허가를 받는 절차
이번 연구에는 김정연 박사와 안진현 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 12월 3일에 게재되었다.
※논문제목: B cell–reactive neoantigens boost antitumor immunity, DOI: 10.1126/sciadv.adx8303
2026.01.02
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