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거대한 AI서버 구축 전 성능 검증 가능한 ‘가상 AI 실험장’ 개발
챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM·Large Language Model) 서비스를 운영하려면 수만 대 규모의 서버 인프라가 필요하다. 하지만 새로운 AI 반도체나 시스템 구조를 검증할 때마다 실제 장비를 구축하는 데에는 막대한 비용과 시간이 소요된다. 우리 대학 연구진은 실제 대규모 AI 서버를 구축하기 전에 컴퓨터 안에서 성능과 효율을 미리 검증할 수 있는 ‘가상 실험장’을 개발했다.
우리 대학은 전산학부 박종세 교수 연구팀이 개발한 거대언어모델(LLM) 서비스 인프라 시뮬레이터(simulator·가상 실험 소프트웨어) 연구가 컴퓨터 시스템 성능 분석 분야의 세계적 권위 학회인 ‘ISPASS 2026(IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software)’에서 최우수 논문상을 수상했다고 29일 밝혔다.
연구팀이 개발한 ‘LLMServingSim 2.0’은 복잡한 AI 서비스 환경에서 다양한 하드웨어와 소프트웨어 조합을 가상으로 분석할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼이다. 연구자와 개발자들은 값비싼 대규모 서버 인프라를 직접 구축하지 않고도 다양한 설계안을 자유롭게 실험하고 성능을 검증할 수 있다.
특히 이번 기술은 기존 그래픽처리장치(GPU·Graphics Processing Unit) 중심 환경을 넘어 차세대 AI 반도체로 주목받는 신경망처리장치(NPU·Neural Processing Unit)와 프로세싱 인 메모리(PIM·Processing-In-Memory, 메모리 내부에서 연산을 수행하는 반도체 기술) 등 다양한 하드웨어 환경을 지원한다는 점에서 주목된다.
즉 아직 상용화되지 않은 미래형 AI 반도체를 가상의 데이터센터 환경에서 미리 시험해볼 수 있는 기술이다. 이를 통해 특정 반도체를 적용했을 때 서비스 속도가 얼마나 향상되는지, 전력 소모는 얼마나 줄어드는지, 수만 대 규모의 서버 환경에서도 안정적으로 동작하는지 등을 컴퓨터 안에서 재현하고 분석할 수 있다.
또한 실제 AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 데이터 처리, 요청 분배, 메모리 활용 등 복잡한 동작을 시스템 수준에서 재현해 현실에 가까운 성능 평가가 가능하다. 특히 여러 서버 자원을 분리·연결해 사용하는 분산형(disaggregated) 인프라 환경까지 분석할 수 있어 차세대 AI 데이터센터 연구에도 활용 가능성이 크다.
이번 시뮬레이터는 연구자뿐 아니라 LLM 서비스 기업과 AI 반도체 스타트업 등이 차세대 AI 인프라를 설계하고 최적화하는 데 폭넓게 활용될 것으로 기대된다. 새로운 AI 반도체나 서비스 구조를 실제 구축 전에 빠르게 검증할 수 있어 AI 인프라 개발 비용과 시간을 크게 줄일 수 있기 때문이다.
박종세 교수는 “AI 서비스 경쟁력은 모델 자체뿐 아니라 이를 안정적이고 효율적으로 운영하는 인프라 기술에서 결정된다”며 “이번 시뮬레이터가 연구자와 산업계가 차세대 AI 인프라를 더욱 빠르고 효율적으로 개발하는 데 중요한 기반이 되길 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 전산학부 조재홍 석사과정, 최현민 석사과정 학생이 공동 1저자로 연구를 주도했으며, 연구팀은 지난 2024년 IISWC(IEEE International Symposium on Workload Characterization)에 이어 이번 ISPASS 2026에서도 최우수 논문상을 수상하며 AI 인프라 분야 연구 경쟁력을 다시 한번 입증했다.
※ 논문 제목: LLMServingSim 2.0: A Unified Simulator for Heterogeneous and Disaggregated LLM Serving Infrastructure, DOI: 10.1109/ISPASS69572.2026.00012
※ 오픈소스 링크: https://llmservingsim.ai/
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부(MSIT), 정보통신기획평가원(IITP, No. RS-2024-00396013), 한국전자통신연구원(ETRI, No. RS-2025-02305453), SK하이닉스의 지원을 받아 수행됐다.
2026.05.29
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면역분자 STING, 세포 스트레스 반응 조절자
세포는 다양한 스트레스에 노출되면 이를 견디기 위해 일시적으로 단백질과 RNA를 모아 ‘스트레스 과립(stress granule)’을 형성한다. 이 구조는 세포가 위기 상황을 넘기는 데 도움을 주며 세포 사멸을 억제하지만, 비정상적으로 조절될 경우 신경퇴행성 질환의 병변과도 연결될 수 있다. 그러나 이러한 스트레스 과립이 세포 내 소기관과 어떤 방식으로 연결되어 형성되는지는 아직 충분히 밝혀지지 않았다.
우리 대학 생명과학과 강석조 교수 연구팀이 세균이나 바이러스의 침입을 알리는 ‘면역 파수꾼’으로 잘 알려진 STING(stimulator of interferon genes, 이하 STING) 단백질이 세포 내 소포체(endoplasmic reticulum)에서 스트레스 과립 형성을 미리 준비시키는 새로운 조절자라는 사실을 규명했다고 27일 밝혔다. 이번 연구는 STING이 기존에 알려진 면역 기능과는 완전히 다른 ‘비정형적(non-canonical)’ 기능을 수행한다는 점을 제시했다는 점에서 학술적 의미가 매우 크다.
연구팀은 세포가 실제 스트레스를 받기 전부터 STING이 스트레스 과립의 핵심 성분인 G3BP1, UBAP2L 단백질과 결합해 소포체 위에서 일종의 ‘전응집체(pre-condensate)’를 형성한다는 사실을 확인했다. 이 전응집체는 나중에 닥칠 위기 상황에서 스트레스 과립이 더 빠르고 탄탄하게 만들어지도록 돕는 일종의 발판 역할을 한다. 실제로 STING이 부족한 세포는 스트레스 상황에서 보호소인 과립을 제대로 만들지 못해 세포 사멸이 크게 늘어나는 현상이 관찰되었다. 이전 연구에서는 세포질에 존재하는 스트레스 과립 형성을 조절하는 소포체 내 분자가 밝혀지지 않았는데 이번 연구에서 소포체에 위치한 STING이 스트레스 과립 형성의 스캐폴드(scaffold)로 작용함을 증명하여, 스트레스 과립의 소포체 위에서의 생성에 대한 분자적 기전을 규명했다.
이 발견은 일명 루게릭병으로 불리는 근위축성 측삭경화증(ALS, Amyotrophic Lateral Sclerosis) 치료에도 중요한 실마리를 제공한다. 루게릭병의 주요 원인 중 하나는 ALS 환자에서 발견되는 돌연변이 TDP-43 단백질이 세포질 내에서 비정상적으로 뭉쳐 세포독성을 일으키는 것인데, 이번 연구를 통해 STING이 이 단백질의 병리적인 응집에 기여할 수 있음이 밝혀졌다. 즉, STING은 세포의 조건에 따라 세포를 살리는 방어 기전뿐만 아니라 신경 퇴행성 질환을 악화시키는 통로가 될 수도 있음을 시사한다.
강석조 교수는 “본 연구는 STING의 면역 단백질로서의 기능을 넘어 세포의 항상성을 유지하는 중요한 세포생물학적 기능을 새롭게 밝히고, 막성 소기관인 소포체와 막이 없는 응축체인 스트레스 과립 사이의 연결 원리를 분자적 수준에서 최초로 제시했다는 점에서 학문적 중요성을 갖는다”라고 언급하면서 “본 연구는 또한 세포 사멸과 ALS 관련 병리 현상을 이해하는 새로운 관점을 제공함으로써, 향후 비정상적 스트레스 과립 조립이 관여하는 질환의 치료 표적 발굴에도 중요한 단서를 제공할 것으로 기대한다”고 전했다.
KAIST 생명과학과 엄은총 박사가 제 1저자로 연구를 주도하였고, 생명과학과 김재훈 교수와 김지현 박사 (現 오름테라퓨틱)가 함께 참여하였다. 이번 연구 결과는 세포사멸 분야의 권위 있는 학술지인 ‘셀 데쓰 앤 디퍼런시에이션(Cell Death and Differentiation)’에 4월 1일 자 온라인판으로 게재되었다.
※ 논문명 : STING is the scaffold protein for stress granule pre-condensation at the ER, DOI: https://doi.org/10.1038/s41418-026-01734-5
이번 연구는 한국연구재단의 개인기초연구사업(중견연구)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.27
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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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암 전이‘세포 이동의 비밀’풀었다
우리 몸에 생긴 암세포가 다른 부위로 퍼지는 암 전이나, 상처를 치유하기 위해 면역세포가 이동하는 과정 등 세포의 이동은 생명현상에 꼭 필요한 과정이다. 그러나 그동안 세포가 외부 자극 없이 스스로 이동 방향을 결정하는 원리는 밝혀지지 않았다. 우리 대학과 국제 공동 연구진은 이번 연구를 통해 세포가 스스로 방향을 정해 움직이는 원리를 규명, 향후 암 전이와 면역 질환의 원인을 밝히고 새로운 치료 전략을 세우는 데 중요한 단서를 제시했다.
우리 대학은 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 바이오및뇌공학과 조광현 석좌교수 연구팀, 미국 존스홉킨스대 이갑상 교수 연구팀과 공동으로 세포가 외부의 신호 없이도 스스로 이동 방향을 결정하는 ‘자율주행 메커니즘’을 세계 최초로 규명했다고 10일 밝혔다.
연구팀은 살아있는 세포 안에서 단백질들이 서로 어떻게 상호작용하는지를 눈으로 직접 볼 수 있는 새로운 이미징 기술 ‘INSPECT(INtracellular Separation of Protein Engineered Condensation Technique)’를 개발했다. 이 기술을 이용해 세포가 스스로 어느 방향으로 움직일지를 정하는 내부 프로그램의 원리를 밝혀냈다.
연구팀은 세포 이동을 조절하는 핵심 단백질인 Rho 계열 단백질(Rac1, Cdc42, RhoA)의 작동 방식을 새롭게 분석했다. 그 결과, 이 단백질들이 기존에 알려진 이론인 단순히 세포의 앞뒤를 나누는 역할만 하는 것이 아니라, 어떤 단백질과 결합하느냐에 따라 세포가 직진할지, 방향을 바꿀지가 달라진다는 사실을 밝혀냈다.
INSPECT 기술은 단백질이 서로 붙을 때 서로 잘 섞이지 않고 구분된 영역이 자연스럽게 생기는 ‘상분리(phase separation)’현상을 인공적으로 구현하는 기술로, 세포 속에서 단백질들이 실제로 어떻게 결합하는지를 형광 신호로 직접 볼 수 있는 기술이다.
연구팀은 단백질 페리틴(ferritin)과 형광단백질 DsRed를 활용해, 단백질들이 서로 결합할 때 작은 방울처럼 뭉친 덩어리인 ‘응집체(condensate)’를 눈으로 확인할 수 있게 했다.
이 기술로 연구팀은 15종의 Rho 단백질과 19종의 결합 단백질을 조합해 총 285쌍의 상호작용을 분석했고, 그중 139쌍에서 실제 결합이 일어남을 확인했다. 특히, Cdc42–FMNL 단백질 조합은 세포의 ‘직진’을, Rac1–ROCK 단백질 조합은 세포의 ‘방향 전환’을 담당하는 핵심 회로라는 사실을 밝혀냈다.
연구팀은 세포의 방향 조절에 중요한 단백질 Rac1의 일부(37번째 아미노산)를 살짝 바꿔서, 그 단백질이 ‘핸들 역할’을 하는 ROCK 단백질과 잘 붙지 못하게 만들었다. 그러자 세포는 방향을 바꾸지 못하고 계속 직선으로만 이동했다.
반면 정상 세포에서는 Rac1과 ROCK이 잘 결합해서 세포 앞부분에 ‘아크 스트레스 섬유(arc stress fiber)’라는 구조가 생기고, 이 섬유는 세포가 방향을 바꿀 때 직각에 가까운 방향 전환이 되도록 했다.
또한 세포가 붙어 있는 환경을 변화시킨 실험에서, 정상 세포는 주변 환경에 따라 이동 속도가 달라졌지만, Rac1F37W 세포(핸들이 고장난 세포)는 환경 변화와 관계없이 속도는 항상 똑같았다. 이는 Rac–ROCK 단백질 축이 세포가 주변 환경을 인식하고 적응하는 능력을 세밀하게 조절한다는 것을 보여준다.
허원도 교수는 “이번 연구는 세포 이동이 무작위적인 운동이 아니라, Rho 신호전달 단백질과 세포 이동 관련 단백질의 앙상블이 만들어내는 내재적 프로그램에 의해 정밀하게 제어된다는 사실을 규명한 것”이라며, “새롭게 개발한 INSPECT 기술은 세포 내 단백질 상호작용을 시각화할 수 있는 강력한 도구로, 암 전이와 신경세포 이동 등 다양한 생명현상과 질병의 분자 메커니즘을 밝히는 데 폭넓게 활용될 것”이라고 말했다.
KAIST 이희영 박사, 이상규 박사(현재 기초과학연구원(IBS) 소속), 서예지 박사(현재 (주)휴룩스 소속), 김동산 박사(현재 LIBD 소속)가 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 10월 31일 게재되었다.
※논문명: A Rho GTPase-effector ensemble governs cell migration behavior
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-64635-0
이 연구는 삼성미래기술육성재단과 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.
2025.11.10
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인증 절차없는 메세지로 통신을 원격 마비시킬수 있다
최근 발생한 SKT 해킹 사고와 KT 소액 결제 사건은 이동통신 보안의 중요성을 더욱 강조하고 있다. 휴대폰이나 IoT 기기가 기지국(무선)과 연결되면, 그 신호를 받아서 사용자의 정체 확인, 인터넷 연결, 전화·문자·요금 처리, 다른 사용자와의 데이터 전달 등을 담당하는 것이 ‘LTE 코어 네트워크’다. KAIST 연구진이 LTE 코어 네트워크에 인증되지 않은 공격자가 원격으로 정상 사용자의 내부 정보를 조작할 수 있는 새로운 보안 취약점을 세계 최초로 규명했다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 LTE 코어 네트워크에서 인증되지 않은 공격자가 원격으로 다른 사용자의 내부 상태 정보를 조작할 수 있는 심각한 보안 취약점을 발견했다고 2일 밝혔다.
김용대 교수 연구팀은 LTE 코어 네트워크에서 ‘컨텍스트 무결성 침해(Context Integrity Violation, CIV)’라는 새로운 취약점 클래스를 발견하고, 이를 체계적으로 탐지하는 세계 최초의 도구 ‘CITesting’을 개발했다.
이 연구는 10월 13~17일 대만 타이베이에서 열린 제32회 ACM CCS(Conference on Computer and Communications Security)에서 발표됐으며, 우수논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다.
ACM CCS는 전 세계 4대 최고 권위 보안 학회 중 하나로, 올해 약 2,400편의 논문이 제출된 가운데 단 30편만이 수상 논문으로 선정됐다.
기존 보안 연구들이 주로 '네트워크가 단말기를 공격하는' 다운링크 취약점에 집중한 반면, 이번 연구는 상대적으로 소홀히 다뤄진‘단말기가 코어 네트워크를 공격하는' 업링크 보안을 집중 분석했다. 특히 연구팀은 '컨텍스트 무결성 침해(Context Integrity Violation, CIV)'라는 새로운 취약점 클래스를 정의했다.
즉, 단말(또는 공격자가 조작한 단말)이 정상 기지국을 통해 코어 네트워크로 메시지를 보낸 뒤, 그 메시지가 네트워크 내부의 사용자 상태(정보)를 잘못 변경하게 만드는 ‘업링크 보안’에 집중했고, 인증되지 않은(또는 부적절하게 인증된) 입력이 네트워크의 내부 상태를 바꿔버리는 상황인 ‘컨텍스트 무결성 침해(CIV)’에 집중했다.
이는 ‘인증되지 않은 메시지는 내부 시스템 상태를 변경해서는 안 된다’는 기본 보안 원칙을 위반하는 것이다. 3GPP(휴대전화·무선망의 작동 규칙을 만드는 국제 표준 기구)의 표준 초기 버전에서는 이러한 행위를 명시적으로 금지하지 않았다.
즉 3GPP 표준은‘인증에 실패한 메시지는 처리하지 말라’는 규칙은 갖고 있지만, ‘아예 인증 절차 없이 들어온 메시지를 어떻게 다뤄야 하는지’에 대한 규정은 명확히 없다는 점이 문제다.
유일한 선행 연구인 LTEFuzz가 31개의 제한된 테스트 케이스에 그친 것과 달리, 본 연구에서는 CITesting을 통해 2,802개에서 4,626개에 이르는 훨씬 광범위한 테스트 범위를 체계적으로 탐색하였다.
연구팀은 CITesting을 활용해 오픈소스와 상용 LTE 코어 네트워크 4종을 대상으로 평가한 결과, 실제 공격 시연에서도 통신 마비를 확인했다.
이를 통해 모두 CIV 취약점이 존재하는 것으로 확인되었고 테스트 대상 탐지 결과(총 테스트 기반)와 고유 취약점 수는 ▲Open5GS 2,354건 탐지, 29건 ▲srsRAN 2,604건 탐지, 22건 ▲Amarisoft 672건 탐지, 16건 ▲Nokia 2,523건 탐지, 59건으로 확인되었다.
연구팀은 해당 취약점이 (1) 공격자가 피해자 식별자를 도용해 네트워크 정보를 망가뜨려 재접속을 거부시키는 서비스 거부, (2) 단말로 하여금 휴대폰 유심(SIM)에 저장된 이용자 고유 식별번호(IMSI)를 평문으로 재전송하게 해 노출시키는 IMSI 유출, (3) 이미 알고 있는 영구 식별번호를 이용해 재접속 시 발생하는 신호를 수동으로 포착함으로써 특정 사용자의 위치를 추적하는 공격으로 이어질 수 있음을 증명했다.
기존의 가짜 기지국·신호 간섭 공격은 피해자 근처에 물리적으로 있어야 했지만, 이번 공격은 정상 기지국을 통해 코어로 조작된 메시지를 보내는 방식이라 피해자와 같은 MME(LTE 네트워크에서 가입자 인증과 이동·세션 관리를 총괄하는 중앙관제 역할을 하는 기지국) 관할 지역이면 어디서든 원격으로 영향을 줄 수 있어 훨씬 광범위하다.
김용대 KAIST 교수는 “그동안 업링크 보안은 코어 네트워크 테스트의 어려움, 구현 다양성 부족, 규제 제약 등으로 인해 상대적으로 소홀히 다뤄져 왔으며, 컨텍스트 무결성 침해는 심각한 보안 위험을 초래할 수 있다”고 설명했다.
이어 그는 “이번 연구에서 개발한 CITesting 도구와 검증 결과를 바탕으로 5G 및 프라이빗 5G 환경으로 검증 범위를 확대할 계획”이라며, “특히 산업·인프라용 전용망(프라이빗 5G)에서는 탱크 통신 차단이나 IMSI 노출과 같은 치명적 보안 위협을 예방하기 위한 필수 테스트 도구로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.
연구팀은 취약점을 벤더별로 책임감 있게 공개해 Amarisoft는 패치를 배포하고 Open5GS는 연구팀 패치를 공식 저장소에 통합했으나, Nokia는 3GPP 표준을 준수한다며 취약점으로 보지 않아 패치 계획이 없다(현재 해당 장비를 사용하는 통신사 여부에 대해서도 답변하지 않았다).
이번 연구에는 KAIST 전기및전자공학부 손민철, 김광민 박사과정이 공동 제 1저자로 KAIST 전기및전자공학부 오범석 박사과정, 경희대 박철준 교수, KAIST 김용대 교수가 교신저자로 참여해 세계 최고 보안학회 ACM CCS 2025에서 10월 14일 발표되었다.
※논문 제목: CITesting: Systematic Testing of Context Integrity Violations in LTE Core Networks,
논문링크: https://syssec.kaist.ac.kr/pub/2025/CITesting.pdf
오픈소스: https://github.com/SysSec-KAIST/CITesting
동영상: https://sites.google.com/view/citesting/%ED%99%88
한편 이번 연구는 2025년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행되었다(No. RS-2024-00397469, 특화망·기업망 통합보안을 위한 5G 특화망 보안 기술개발).
2025.11.03
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학생들이 뽑은 ‘우수대학 1위’...수시 지원자 3년간 약 2배 증가
학생들이 꼽은 우수대학 1위는 KAIST였다. 최근 조사에 의하면 10~50대는 KAIST를 가장 우수한 대학으로 평가했다(INUE·한경 대학평가). 이는 KAIST의 혁신 연구와 창의적 교육 환경이 젊은 세대로부터 높은 평가를 받고 있음을 보여준다.
우리 대학은 2026학년도 학사과정 국내 수시전형에서 총 6,991명이 지원했다고 밝혔다. 전년 대비 491명(7.6%) 증가한 수치로, 경쟁률은 지난해 7.98:1에서 올해 8.47:1로 올라 4년 연속 증가세를 이어갔다. 특히 지원 규모는 2023학년도 대비 약 1.9배로 증가되며 큰 폭의 성장세를 보였다.
이러한 결과는 ‘2025 INUE·한경 대학평가’에서 드러난 인식 변화와 맞닿아 있다. 해당 조사에서 10~50대는 KAIST를 최고 대학으로 평가했으나, 60대 이상은 서울대를 가장 높게 평가해 세대별 인식 차이가 확인됐다.
학령인구 감소와 이공계 기피 현상에도 불구하고 지원자가 꾸준히 늘고 있는 것은 KAIST의 교육 혁신과 글로벌 경쟁력이 학생들로부터 높은 신뢰를 받고 있음을 입증한다.
대학원 지원자 증가세도 뚜렷하다. 최근 4년간 연평균 9.5%씩 늘었으며, 외국인 지원자는 193% 급증해 해외 우수 인재들의 관심도 크게 확대됐다. 이는 KAIST의 세계적 교수진과 첨단 연구 인프라가 국제적으로도 경쟁력을 인정받고 있음을 보여준다.
재학생 정착률 역시 개선됐다. 학부 중도 이탈자는 2022학년도 126명에서 2024학년도 96명으로 줄었고, 의·치학 계열 진학을 위한 자퇴도 같은 기간 58명에서 44명으로 감소했다. 이는 의대 정원 확대에 따라 이탈자가 늘어날 것이라는 예상을 뒤집는 결과다.
이 같은 성과는 KAIST가 단순 성적 위주가 아닌 학생부, 자기소개서, 교사추천서 등 다양한 자료를 종합적으로 평가해 학업 역량뿐 아니라 ‘KAIST DNA’와 진학 의지까지 반영해 선발해온 결과라는 분석이 나온다.
KAIST는 또한 ‘무학과 제도’, ‘PNR 제도(학점표기 유보제도, Pass or No Record 제도)’등 학생 중심 교육 제도를 도입해 진로 선택의 자율성을 확대했다. 창의도전전형 신설과 과학영재선발제도 활성화 등을 통해 더 많은 우수 인재들이 KAIST에 도전할 수 있도록 제도 혁신을 이어가고 있다.
김용현 KAIST 입학처장은 “무학과 제도, PNR 제도 도입을 통한 성적표기 혁신 등 학생 중심 제도를 통해 진로 선택의 자율성을 넓히고 창의적 인재 양성을 지원해온 결과, 어려운 여건 속에서도 지원자가 꾸준히 늘고 있다”고 설명했다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST를 선택하는 이공계 인재들이 꾸준히 늘고 있다는 것은 우리 대학의 교육·연구 경쟁력이 세계적으로 인정받고 있다는 증거다”라며 “최근 조사에서 10~50대는 KAIST를 ‘우수대학 1위’로 꼽았다는 사실은 세대가 바라보는 가치의 변화를 보여주는 동시에, KAIST가 미래 혁신을 선도할 대학임을 입증한다”고 말했다.
이어 “KAIST는 앞으로도 국가와 사회가 필요로 하는 최고의 이공계 인재를 길러내겠다”고 강조했다.
2025.10.22
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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
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‘물리법칙 아는 AI’신소재 대량 탐색 척척!
신소재 개발의 핵심 단계인 ‘물성 규명’은 그동안 방대한 실험 데이터와 고가 장비에 의존해야 해 연구 효율이 낮다는 한계가 있었다. KAIST 연구진은 재료와 에너지의 변형과 상호작용을 지배하는 ‘물리법칙’을 AI와 결합한 새로운 기법을 통해, 데이터가 부족한 상황에서도 신소재를 신속히 탐색하고 나아가 재료·기계·에너지·전자 등 다양한 공학 분야의 설계와 검증까지 빠르게 수행할 수 있는 기반을 마련했다.
우리 대학 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 경희대(총장 김진상) 임재혁 교수 연구팀과 한국전기연구원(원장 김남균, KERI) 류병기 박사와 각각 공동 연구를 통해, 물리 법칙을 인공지능 학습 과정에 직접 반영하는 물리 기반 머신러닝(Physics-Informed Machine Learning, PIML) 기법을 활용해, 적은 양의 데이터만으로도 소재 물성을 정확히 규명할 수 있는 새로운 방법을 제시했다고 2일 밝혔다.
첫 번째 연구에서는 고무와 같은 잘 늘어나는 초탄성(hyperelastic) 소재를 대상으로, 단 한번의 실험에서 얻은 적은 양의 데이터만으로도 재료의 변형 모습과 성질을 동시에 알아낼 수 있는 ‘물리 기반 인공 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)’ 기법을 제시했다.
기존에는 많은 양의 복잡한 데이터를 모아야만 가능했지만, 이번 연구는 데이터가 부족하거나 제한적이거나 잡음이 포함된 상황에서도 안정적으로 소재 특성을 재현할 수 있음을 입증했다.
두 번째 연구에서는 열을 전기로, 전기를 열로 바꾸는 신소재인 ‘열전 소재’를 대상으로, 단 몇 개의 측정값만으로도 열을 얼마나 잘 전달하는지(열전도도)와 전기를 얼마나 잘 만들어내는지(제벡 계수) 같은 핵심 지표를 추정할 수 있는 PINN 기반 역추정 기법을 제안했다.
나아가 연구팀은 자연의 물리 법칙까지 이해하는 인공지능인 ‘물리 기반 신경 연산자(Physics-Informed Neural Operator, PINO)’를 도입해 학습되지 않은 신소재에도 재학습 과정 없이 일반화가 가능함을 보여주었다.
실제로 20개 소재로 학습한 뒤, 60개의 새로운 소재를 대상으로 테스트했는데, 모두 높은 정확도로 성질을 맞혀냈다. 이로써 앞으로 수많은 신소재 후보를 빠르게 골라내는 고속·대량 소재 탐색이 가능해질 전망이다.
이번 성과는 단순히 ‘실험을 줄였다’는 수준을 넘어선다. 물리 법칙과 인공지능을 정교하게 결합해, 실험 효율은 높이고 신뢰성은 지킨 첫 사례이기 때문이다.
두 연구 모두 총괄하여 진행한 유승화 교수는 “이번 성과는 물리 법칙을 이해하는 인공지능을 실제 소재 연구에 적용한 첫 사례”라며, “데이터 확보가 제한적인 상황에서도 물성을 신뢰성 있게 규명할 수 있어 다양한 공학 분야로 확산될 것”이라고 말했다.
첫 번째 논문은 KAIST 기계공학과 문현빈·박동근 박사과정이 공동 제1 저자로 참여했으며 국제 학술지 ‘컴퓨터 매써드 인 어플라이드 머케닉스 엔 엔지니어링(Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering)’에 8월 13일자에 게재되었다.
※논문 제목: Physics-informed neural network-based discovery of hyperelastic constitutive models from extremely scarce data
※DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2025.118258
두 번째 논문은 KAIST 기계공학과 문현빈·이송호 박사과정, 와비 데메케(Wabi Demeke) 박사가 공동 제1 저자로 참여했으며 ‘엔피제이 컴퓨테이셔널 머티리얼즈(npj Computational Materials)’에 8월 22일자에 연이어 게재됐다.
※논문 제목: Physics-informed neural operators for generalizable and label-free inference of temperature-dependent thermoelectric properties
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-025-01769-1
한편, 첫번째 연구는 한국연구재단·과학기술정보통신부 이노코어 프로그램 및 식품의약품안전처 연구과제의 지원을, 두번째 연구는 한국연구재단·과학기술정보통신부 이노코어 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
2025.10.02
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‘희귀병과 치매가 닯았다’KAIST, 헌팅턴병 원인 단백질 새 기능 규명
전 NBC 뉴스 기자 찰스 서빈(Charles Sabine)과 미국의 전설적 포크 가수 우디 거스리(Woody Guthrie)의 공통점은 희귀 유전성 질환인 헌팅턴병을 앓았다는 점이다. 헌팅턴병은 근육 조정 능력 상실, 인지 기능 저하, 정신적 문제를 동반하는 대표적인 신경계 퇴행성 질환이다. 국내외 연구진은 이 병의 원인 단백질인 헌팅틴 단백질이 변형될 뿐 아니라, 세포 골격을 유지하는 중요한 기능을 수행한다는 사실을 새롭게 규명했다. 이번 발견은 헌팅턴병의 발병 원인 이해를 넓히고, 세포 골격 이상이 관여하는 알츠하이머병, 파킨슨병, 근위축증 등 다른 퇴행성 질환 연구에도 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학은 생명과학과 송지준 교수 연구팀이 오스트리아 과학기술원(ISTA), 프랑스 소르본느대/파리 뇌연구원(Paris Brain Institute), 스위스 연방공대(EPFL) 등과 국제 공동연구를 통해, 초저온 전자현미경(cryo-EM)과 세포생물학적 기법을 통해 헌팅틴 단백질이 세포골격 미세섬유(F-actin)를 다발 형태로 배열하는 구조적 원리를 규명했다고 16일 밝혔다.
그동안 헌팅틴 단백질은 소포 운반이나 미세소관 기반 수송에 관여하는 등 세포골격을 ‘쓰는’ 역할만 한다고 알려져 있었으나, 연구팀이 헌팅틴 단백질이 세포골격 자체를 물리적으로 조직한다는 사실을 밝혀냈다. 이번 연구는 헌팅틴 단백질의 새로운 역할을 분자 수준에서 세계 최초로 증명한 것으로 평가된다.
연구팀은 헌팅틴 단백질이 세포골격 미세섬유(F-actin)에 직접 결합하고, 두 개의 헌팅틴 단백질이 짝을 이루면서 약 20나노미터 간격으로 세포골격을 다발 형태로 가지런히 묶어준다는 것을 확인했다.
이렇게 형성된 세포골격 다발은 신경세포 간 연결망 발달에 핵심적 역할을 한다. 실제로 헌팅틴 단백질이 결핍된 신경세포에서는 신경세포의 구조적 발달이 저해되는 현상이 관찰됐다.
제1 저자인 KAIST 김재성 박사과정생은 “이번 연구를 통해, 그동안 베일에 싸여 있던 불치병인 헌팅턴병 원인 단백질의 작용 기전을 이해하는 새로운 관점을 제시했다”라고 말했다.
KAIST 생명과학과 송지준 교수는 “이번 성과는 헌팅턴병 발병 메커니즘을 이해하는 데 중요한 단서를 제공할 뿐 아니라, 세포골격 관련 질환 연구에도 파급 효과가 클 것으로 기대한다”며, “세포 분열, 이동, 기계적 신호 전달 등 다양한 생명 현상에서 헌팅틴 단백질의 역할을 새롭게 조명할 수 있는 길을 열었다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 김재성 박사과정생·김형주 박사(현 하버드대), 파리 뇌연구원 헤미 카펜티어(Remi Carpentier) 연구원, 마리아 크리스티나 가피치(Mariacristina Capizzi) 연구원 등이 제1 저자로 참여하여 국제 학술지 ‘사이언스(Science)’ 자매지인 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 9월 19일 자에 출판됐다.
※논문명: Structure of the Huntingtin F-actin complex reveals its role in cytoskeleton organization,
DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.adw4124
※공동 교신저자: KAIST 송지준 교수를 비롯해 오스트리아 ISTA 플로리안 슈어(Florian Schur) 교수, 프랑스 소르본대/파리 뇌연구원 산드린 훔베르(Sandrine Humbert) 교수
한편 이번 연구는 보건복지부 글로벌연구협력지원사업(한-스위스 바이오헬스 국제공동연구) 및 한-오스트리아 협력기반조성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.10.01
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공과대학, NI와 상호 업무 협력을 위한 MOU체결
우리 대학 공과대학은 2025년 9월 16일 대전 문지캠퍼스에서 소프트웨어 기반의 계측 및 테스트 솔루션을 제공하는 National Instruments (이하, NI) 와 함께 상호 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다.
NI는 미국 텍사스주 오스틴에 본사를 둔 글로벌 계측 기업으로, 소프트웨어 (LabVIEW) 중심의 유연한 통합과 모듈형 하드웨어 기반의 확장성, 그리고 전 세계 엔지니어와 과학자들로부터 검증된 신뢰성을 바탕으로 다양한 산업 및 연구 분야의 혁신을 지원하고 있다.
협약식은 문지캠퍼스 슈펙스홀에서 열렸으며, 국내외 전문가 및 연구진 100여 명이 참석한 가운데 진행됐다. 행사에서는 환영사 및 SW 기증식(소프트웨어 600카피, 27억 상당)에 이어 오전에는 ▲고속공기역학 분야 측정·계측 사례(박기수 교수, 항공우주공학과), ▲6G 저궤도 위성통신 핵심기술(최지환교수, 항공우주공학과) ,오후에는 ▲전산유도제어를 활용한 재사용 발사체 착륙 유도 기술 소개(이창훈교수, 항공우주공학과) 발표 등이 이어졌다. 또한, NI본사 및 국내 전문 엔지니어들이 참여하여 다양한 데모와 함께 기술 상담도 진행되었다.
KAIST 항공우주공학과 이정률 학과장은 환영사를 통해 항공우주와 국방분야에서 NI의 확대된 역할과 위상을 소개하며 "NI와 KAIST 공과대학 뿐만아니라 오늘 참석하신 다양한 기관에도 NI가 SW 기증을 통해 교육 및 연구에서 지속적 협업을 할 수 있으면 좋겠다"는 기대를 말했다.
NI 한국지사를 총괄하는 정구환 상무 또한 ”오늘 행사는 국내외 산·학·연 전문가들이 모여 기술 교류와 협력 방안을 논의하는 뜻깊은 자리로써, 항공우주·국방·통신을 포함한 다양한 분야에서 협력과 발전에 기여할 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”고 소감을 전했다.
이번 행사를 계기로 KAIST와 NI는 양 기관의 산학협력, 공동연구개발 및 전문인력 양성 등을 통해 긴밀한 협력관계를 구축해 나갈 예정이다.
2025.09.18
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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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네이처 자매지 통해 반도체 리더십 집중 조명
우리 대학은 세계적 과학 저널 ‘네이처(Nature)’의 자매지 ‘네이처 리뷰스 일렉트리컬 엔지니어링(Nature Reviews Electrical Engineering)’에 지난 8월 18일 자로 KAIST의 반도체 연구와 교육 성과가 집중 조명됐다고 5일 밝혔다.
※ 제목: Semiconductor-related research and education at KAIST
※ DOI: 10.1038/s44287-025-00204-3
이번 특집(Focus) 기사는 KAIST가 차세대 반도체 연구와 인재 양성, 글로벌 산학협력에서 보여주는 리더십을 상세히 다루며, 한국 반도체 산업의 미래 청사진을 제시했다. 실비아 콘티(Silvia Conti) 편집장이 직접 인터뷰를 진행했으며, KAIST에서는 신소재공학과 김경민 교수, 전기및전자공학부 윤영규, 최신현, 최성율, 유승협 교수 등이 인터뷰에 참여했다.
KAIST는 전기및전자공학부, 반도체시스템공학과, 반도체공학대학원 등 교육 프로그램을 운영하며, 뉴로모픽 컴퓨팅, 인-메모리 컴퓨팅, 2차원 신소재 기반 소자 등 차세대 반도체 연구를 선도하고 있다. 이러한 기반 위에서 연구진은 기존 실리콘 한계를 넘어서는 새로운 아키텍처와 소자를 개발하며, 인공지능·로보틱스·의료 등 다양한 응용 분야 혁신을 이끌고 있다.
특히 RRAM, PRAM 등 신개념 메모리를 활용해 시냅스, 뉴런 등 생물학적 기능을 하드웨어 플랫폼으로 구현하는 연구는 국제적으로 주목받고 있다. 이는 로봇, 엣지 컴퓨팅, 온-센서 AI 시스템 등으로의 응용 가능성을 열고 있다.
또한 KAIST는 삼성전자·SK하이닉스와의 오랜 파트너십을 기반으로 EPSS(삼성반도체 고급인력양성프로그램), KEPSI(SK하이닉스반도체 고급인력양성프로그램)를 운영해 왔다. 이 과정에 참여한 대학원생은 전액 장학금과 졸업 후 취업이 보장되며, 2022년 신설된 반도체시스템공학과는 매년 100명의 학부생을 선발해 체계적 교육을 제공하고 있다. 아울러 매년 70여 개 연구실이 참여하는 KAIST–삼성전자 산학협력센터는 장기적 산학 공동연구 거점으로서 산업계 현안 해결에 기여하고 있다.
이번 기사는 KAIST가 단순한 연구기관을 넘어 국제적 연구 허브로 성장하고 있음을 강조한다. KAIST는 여성 교수 임용 확대, 외국인 교수·학생 지원을 위한 글로벌 인재 비자센터 설립 등 다양성과 포용성을 강화하며 세계 각국의 우수 인재를 끌어들이고 있다. 또한 대덕연구단지(대덕 특구, Daedeok Innopolis)의 핵심 대학으로서 ‘한국의 실리콘밸리’의 심장 임무를 수행하고 있다.
KAIST 연구진은 반도체 기술의 미래가 단순한 소자 축소가 아닌 뉴로모픽 기술, 3차원 패키징 기술, AI 기술 응용과 같은 융합적 접근에 달려 있다고 전망한다. 이번 기사는 이러한 KAIST의 전략적 연구 방향과 리더십이 글로벌 학계와 산업계에서도 주목받고 있음을 보여준다.
김경민 교수는 “이번 기사를 통해 KAIST의 차세대 반도체 연구와 인재 양성 전략이 국내외 학계와 산업계에 널리 알려져 매우 기쁘며, 앞으로도 혁신적인 융합 연구로 미래 반도체 기술 발전에 기여하겠다”고 강조했다.
이광형 총장은 “KAIST가 세계적 과학 저널을 통해 반도체 연구와 교육 성과를 조명받게 된 것은 우리 대학 구성원들의 헌신과 도전 정신 덕분”이라며, “KAIST의 글로벌 연구 허브로서의 성장이 주목받게 되어 기쁘게 생각하며, 앞으로도 산학연 협력을 확대해 차세대 반도체 혁신을 선도하고 한국이 미래 반도체 강국으로 자리매김하는 데 핵심적 역할을 하겠다”고 밝혔다.
2025.09.05
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