KAIST

미국 항공우주국(NASA)의 제임스웹 우주망원경(JWST)은 중적외선 스펙트럼을 활용해 외계 행성 대기의 수증기, 이산화황 등 분자 성분을 정밀하게 분석하고 있다. 이처럼 각 분자가 ‘지문’처럼 고유한 패턴을 나타내는 중적외선 분석의 핵심은, 아주 약한 빛의 세기까지 정밀하게 측정할 수 있는 고감도 광검출기 기술이다. 최근 KAIST 연구진이 중적외선 스펙트럼의 넓은 영역을 감지할 수 있는 혁신적 광검출기 기술을 개발하며 주목을 받고 있다.  우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수팀이 상온에서 안정적으로 동작하는 중적외선 광검출기 기술을 개발하고, 이를 통해 초소형 광학 센서 상용화에 새로운 전환점을 마련했다고 27일 밝혔다.  이번에 개발된 광검출기는 기존 실리콘(Silicon) 기반 CMOS 공정을 활용해 저비용 대량 생산이 가능하며, 상온에서 안정적으로 동작하는 것이 특징이다. 특히 연구팀은 이 광검출기를 적용한 초소형·초박형 광학 센서를 이용해 이산화탄소(CO2) 가스를 실시간으로 검출하는 데 성공, 환경 모니터링 및 유해가스 분석 등 다양한 응용 가능성을 입증했다.  기존 중적외선 광검출기는 상온에서의 높은 열적 잡음(Thermal noise)으로 인해 일반적으로 냉각 시스템이 요구된다. 이러한 냉각 시스템은 장비의 크기와 비용을 증가시켜, 센서의 소형화 및 휴대용 기기 응용을 어렵게 만든다. 또한, 기존 중적외선 광검출기는 실리콘 기반 CMOS 공정과 호환되지 않아 대량생산이 어렵고 상용화가 제한됐다.  이에 연구팀은 실리콘과 같은 주기율표 4족 원소인 저마늄(Germanium) 반도체를 기반으로 한 광학 플랫폼을 활용해, 넓은 대역의 중적외선 검출 성능을 확보하면서도 동시에 상온에서 안정적으로 동작할 수 있는 새로운 형태의 도파로형(waveguide-integrated) 광검출기를 개발했다. ‘도파로’란 빛을 특정한 경로로 손실 없이 효과적으로 유도하는 구조물을 의미한다. 온-칩(on-chip) 상에서 다양한 기능의 광학 회로를 구현하기 위해서는 도파로형 광검출기를 포함해 도파로를 기반으로 하는 광학 소자의 개발이 필수적으로 요구된다. 이번 기술은 기존에 광검출기 동작에 일반적으로 활용되는 밴드갭 흡수 원리와는 다르게 볼로미터 효과(Bolometric effect)*를 활용해 중적외선 스펙트럼 영역 전체를 대응할 수 있기 때문에 다양한 종류의 분자들의 실시간 센싱에 범용적으로 활용될 수 있다. *볼로미터 효과(Bolometric effect): 빛을 흡수하면 온도가 올라가고, 그 온도 변화에 따라 전기적인 신호가 달라지는 원리  연구팀이 개발한 상온 동작 및 CMOS 공정 호환 중적외선 도파로형 광검출기는 기존 중적외선 센서 기술이 가진 냉각 필요성, 대량 생산의 어려움, 높은 비용 문제를 해결하는 혁신적인 기술로 평가된다. 이를 통해 환경 모니터링, 의료 진단, 산업 공정 관리, 국방 및 보안, 스마트 디바이스 등 다양한 응용 분야에 적용 가능하며, 차세대 중적외선 센서 기술의 핵심적인 돌파구를 제공할 것으로 기대된다. 김상현 교수는 “이번 연구는 기존 중적외선 광검출기 기술의 한계를 극복한 새로운 접근 방식이며, 향후 다양한 응용 분야에서 실용화될 가능성이 매우 크다”고 밝혔다. 또한, “특히 CMOS 공정과 호환되는 센서 기술로, 저비용 대량생산이 가능해 차세대 환경 모니터링 시스템, 스마트 제조 현장 등에서 적극 활용될 것”이라고 덧붙였다. 이번 연구 결과는 심준섭 박사(現 하버드대학교 박사후 연구원)가 제1 저자로 참여해 국제 저명 학술지인 ‘빛, 과학과 응용(Light: Science & Applications, JCR 2.9%, IF=20.6)’에 2025년 3월 19일 자 발표됐다. (논문제목: Room-temperature waveguide-integrated photodetector using bolometric effect for mid-infrared spectroscopy applications, https://doi.org/10.1038/s41377-025-01803-3) 한편, 해당 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 진행됐다.

생명현상을 이해하고 나아가 신약 개발을 위해 단백질 상호 작용 및 효소-기질 반응 등 마이크로초(micro-second)~밀리초(milli-second) 수준의 짧은 시간 동안 일어난 현상을 이해하는 것이 핵심이다. KAIST 연구진이 생명 현상을 이해하는데 필수적인 생화학 반응의 변화를 수 밀리초 수준에서 정지시키고 분석하는 방법을 개발했다.  우리 대학 화학과 강진영 교수와 물리학과 이원희 교수의 공동 연구팀이 초고속 생화학 반응 연구를 위한 ‘패릴렌(parylene)’* 기반 박막 미세유체 혼합-분사 장치’를 개발했다고 24일 밝혔다. *패릴렌: 단백질 반응을 초고속으로 관찰하기 위한 미세유체(microfluidics) 장치를 만드는 핵심 재료로 수 마이크로미터의 얇은 박막형태로 스프레이 제작이 가능하게 만든 소재임  이번 연구는 기존에 제시됐던 시간 분해 초저온 전자현미경(이하 TRCEM, Time-resolved cryo-electron microscopy) 기법의 한계를 극복해 기존 대비 시료 소모량을 1/3 수준으로 줄이면서 분석가능한 최소 반응시간을 기존 기술 대비 수십 배 향상하여 6밀리초(1,000분의 6초)까지 단축했다. 시간 분해 초저온 전자현미경은 단백질 복합체의 반응 중간 상태를 초저온에서 빠르게 냉동해 구조를 분석하는 기술로 최근 특별히 많은 주목을 받고 있다. 통상적인 초저온 전자현미경 분석에서는 짧은시간 존재하고 사라지는 반응 중간체를 포착하기 어려웠다. 이를 해결하기 위해 다양한 TRCEM 기법이 개발됐으나, 기존 기술은 많은 시료 소비와 제한된 시간 해상도 등의 한계로 어려움이 있었다. 연구침은 이를 극복하기 위해 초박막 패릴렌 소재를 적용한 새로운 혼합-분사장치를 개발했다.  본 장치는 시료의 양을 기존 대비 1/3 수준으로 줄여 실질적인 연구의 어려움을 개선했으며, 미세유체역학 소자 내에서 반응 개시에 드는 시료 혼합 시간을 0.5밀리초로 줄여 전체 반응시간을 6밀리초까지 줄였다. 연구팀은 또한 소자의 일체형 설계를 통해 실험의 정밀도와 재현성을 향상했다. 강진영 교수는 “이번 연구는 TRCEM 기법을 더욱 실용적으로 만들었으며, 구조 생물학 및 신약 개발, 효소 반응연구, 바이오 센서 개발 등 다양한 생명과학 및 의약 분야에서 패럴린 박막 소자의 폭넓은 활용 가능성을 제시했다”고 연구의 의의를 설명했다.  이원희 교수는 “연구팀은 앞으로 이를 활용한 생화학 반응 연구와 더 빠른 반응 분석을 위한 성능 향상을 목표로 연구를 이어갈 계획이다”라고 밝혔다. 이번 연구 결과는 화학과 석·박통합과정 황혜랑 연구원이 제 1저자로 국제학술지 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials) 2025년 1월 28일 자에 온라인 게재됐다. (논문명: Integrated Parylene-Based Thin-Film Microfluidic Device for Time-Resolved Cryo-Electron Microscopy, doi.org/10.1002/adfm.202418224).  한편 이번 연구는 한국연구재단과 삼성미래기술육성재단, CELINE 컨소시엄의 지원을 받아 수행됐다.

폴리에스터 아마이드는 일반적으로 많이 사용되는 플라스틱인 PET(폴리에스터)와 나일론(폴리아마이드)의 장점을 모두 갖춘 차세대 소재다. 하지만 지금까지는 화석 연료에서만 생산할 수 있어 환경오염 문제를 피할 수 없었다. 우리 연구진이 플라스틱을 대체할 미생물을 이용한 신규 바이오 기반 플라스틱을 개발하는데 성공했다.  우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 시스템 대사공학을 이용하여 미생물 균주를 개발하고 여러 가지 신규 유형의 친환경 바이오 플라스틱인 폴리에스터 아마이드를 생산하여, 한국화학연구원(원장 이영국) 연구진과 공동 분석을 통해 생산된 이 플라스틱의 물성 확인까지 성공했다고 20일 밝혔다.  이상엽 특훈교수 연구팀은 자연계에 존재하지 않는 새로운 미생물 대사회로를 설계해 폴리(3-하이드록시뷰티레이트-ran-3-아미노프로피오네이트), 폴리(3-하이드록시뷰티레이트-ran-4-아미노뷰티레이트) 등을 포함한 9종의 다른 폴리에스터 아마이드를 생산할 수 있는 플랫폼 미생물 균주를 개발했다.  폐목재, 잡초 등 지구상에서 가장 풍부한 바이오매스의 주원료인 포도당을 원료로 사용해 폴리에스터 아마이드를 친환경적으로 생산할 수 있도록 했다. 또한 연구팀은 해단 균주의 유가 배양식 발효 공정을 이용해 고효율 생산 (54.57 g/L)을 보임으로써 추후 산업화될 가능성도 확인했다.  우리 연구진은 한국화학연구원 정해민, 신지훈 연구원과 함께 바이오 기반 플라스틱의 물성을 분석한 결과, 기존의 고밀도 폴리에틸렌(HDPE)과 유사한 성질을 갖고 있는 것으로 나타났다. 즉, 친환경적이면서도 기존 플라스틱을 대체할 수 있을 만큼 강도와 내구성이 뛰어나다는 것을 확인했다. 이번 연구에서 개발된 균주 및 전략들은 여러 가지 폴리에스터 아마이드 뿐만 아니라 다른 그룹의 여러가지 고분자들을 생산하는 대사회로들을 구축하는데 유용하게 쓰일 것으로 예상된다.  이상엽 특훈교수는 “이번 연구는 석유화학 산업 기반에 의존하지 않고도 폴리에스터 아마이드(플라스틱)을 재생가능한 바이오기반 화학산업을 통해 만들수 있는 가능성을 세계 최초로 제시한 것으로 앞으로 생산량과 생산성을 더욱 높이는 연구를 이어갈 계획”이라 말했다.  해당 연구 결과는 국제 학술지인 `네이쳐 케미컬 바이올로지(Nature Chemical Biology)'에 3월 17일자로 온라인 게재됐다. ※ 논문명 : Biosynthesis of poly(ester amide)s in engineered Escherichia coli, DOI:10.1038/s41589-025-01842-2) ※ 저자 정보 : 채동언(KAIST, 제1저자), 최소영(KAIST, 제2저자), 안다희(KAIST, 제3저자), 장우대(KAIST, 제4저자), 정해민(한국화학연구원, 제5저자), 신지훈(한국화학연구원, 제6저자), 이상엽(KAIST, 교신저자) 포함 총 7명  한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제(과제 책임자 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.

기존의 의료용 나노 소재는 체내에서 잘 전달되지 않거나 쉽게 분해되는 문제가 있었다. 우리 연구진은 카이랄 나노 페인트 기술로 의료용 나노 소재에 카이랄성을 부여한 자성 나노 입자를 개발했다. 그 결과 항암 온열 치료 효과가 기존보다 4배 이상 향상됐고, 약물 전달 시스템에도 적용하여 코로나 19 백신 등 mRNA 치료제의 효율성을 극대화할 수 있는 새로운 패러다임을 제시했다.  신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 바이오 나노 소재의 표면에 카이랄성*을 부여할 수 있는 ‘카이랄 나노 페인트’기술을 최초로 개발했고 후속 연구로 생명과학과 정현정 교수팀과 함께 mRNA를 전달하는 지질전달체** 표면에도 성공적으로 도입했다고 19일 밝혔다. 이 연구들은 각각 국제 학술지 ACS Nano와 ACS Applied Materials & Interfaces 에 게재됐다. *카이랄성(Chirality): 카이랄성은 물체가 거울에 비친 모습과 겹치지 않는 성질을 의미함. 우리 몸에서도 카이랄성을 가진 분자들이 특정한 방식으로 작용하는데, 연구팀은 이를 활용해 나노 소재의 성능을 개선함 **지질전달체(Lipid Nanoparticle, LNP): mRNA, 유전자, 약물 등의 생체물질을 감싸서 세포 내부로 안전하게 전달하는 나노입자임. mRNA 백신(예: 코로나19 백신)과 같은 유전자 치료제에서 중요한 역할을 함.  염지현 교수 연구팀은 우리 몸은 왼손잡이(L-형)와 오른손잡이(D-형) 구조를 가진 분자들이 서로 다르게 작용하는 카이랄 선택성(Chiral Selectivity)에 주목하고 나노 소재의 표면에 ‘카이랄 나노 페인트’를 적용해 카이랄성을 부여하는 기술을 개발했다. 이를 통해 십수 나노미터(nm) 크기의 작은 나노 입자부터 수 마이크로미터 (μm) 크기의 큰 마이크로 구조체까지 다양한 크기의 소재에 카이랄성을 입히는 데 성공했다. 연구팀은 더 나아가 카이랄 나노 페인트 기술을 활용해 카이랄 자성 나노 입자를 합성하고, 이를 종양에 주입한 뒤 자기장 처리로 생성되는 열을 통해 종양 조직을 괴사시키는 항암 온열 치료 기술을 선보였다.  이 과정에서 D-카이랄성을 가진 자성 나노 입자가 L-카이랄성을 가진 자성 나노 입자보다 암세포에 더 많이 흡수되고, 그 결과 4배 이상 향상된 항암 치료 효과가 있음을 증명했다.  이와 같은 암세포 내부로의 흡수 효율 및 항암 치료 효율의 차이가 나노 입자 표면에 처리된 카이랄 나노 페인트와 세포 표면의 수용체 간의 ‘카이랄 선택적 상호작용’에 의한 것임을 컴퓨터 시뮬레이션과 세포 실험을 통해 밝혔다.  향후, 카이랄 나노 페인트 기술은 의료용 바이오 소재를 비롯해 차세대 약물 전달 시스템, 바이오 센서, 촉매 및 나노 효소 등 다양한 분야에 응용될 것으로 기대된다.  신소재공학과 정욱진 석박사통합과정 학생이 제1 저자인 이번 연구 결과는 지난 3월 2일 국제 학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’에 온라인 게재됐다. (논문명: Universal Chiral Nanopaint for Metal Oxide Biomaterials) DOI: 10.1021/acsnano.4c14460 후속 연구로 mRNA를 전달하는 지질전달체 표면에 카이랄 페인트 기술을 도입했다. mRNA 기반 치료제는 세포 내에서 단백질을 직접 합성할 수 있도록 유전 정보를 전달하는 방식이지만, 전달체의 불안정성으로 인해 치료 효과가 제한적이었다.  카이랄 나노 페인트 기술은 이러한 문제를 해결하여 mRNA 치료제의 효율성을 극대화할 수 있는 새로운 패러다임을 제시했다. 그 결과, D-카이랄성 페인트를 도입한 지질전달체를 사용한 경우 mRNA의 세포 내 발현을 2배 이상 안정적으로 증가시켰다.  이 연구는 생명과학과 이주희 연구원과 신소재공학과 정욱진 박사과정 학생이 공동 1 저자로 국제 학술지 ‘에이씨에스 응용 재료 및 인터페이스(ACS Applied Materials & Interfaces)’에 3월 17일 게재됐다. (논문명: Chirality-controlled Lipid Nanoparticles for mRNA Delivery, DOI: https://doi.org/10.1021/acsami.5c00920)  염지현 교수는 “이번 연구를 통해 바이오 나노 소재의 성능을 크게 향상시키고 다양한 크기 및 모양을 가진 혁신적 나노 소재 합성 방법론을 제시했다. 앞으로는 이러한 카이랄 나노 소재를 활용해 암, 코로나 등 다양한 질병을 예방하는 백신부터 진단 및 치료하는 차세대 바이오 플랫폼 개발 및 연구를 지속할 계획”이라고 설명했다.  이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 범부처전주기의료기기연구개발사업단, 연구재단 우수신진사업 등의 지원을 받아 수행됐다.

전기차(EV) 시장의 성장과 함께 리튬이온 배터리의 충전 시간을 단축하는 기술이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 우리 연구진이 충전 속도가 상대적으로 느린 전기차 리튬 배터리의 혁신적 전해질 기술을 개발하여 충전 시간을 15분으로 단축시키는데 성공했다.  우리 대학생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀과 협력 연구를 통해 새로운 전해질 용매 ‘아이소부티로니트릴(isoBN)’을 개발하여 배터리내 리튬 이온 이동을 극대화시키는 전략으로 전기차 배터리의 충전 시간이 상온에서 15분 내로 가능한 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.  연구팀은 전해질 내에서 용매화(Solvation) 구조를 조절하는 전략을 개발했다. 이는 배터리의 핵심 요소인 음극 계면층(SEI, Solid Electrolyte Interphase)의 형성을 최적화하여 리튬이온 이동을 원활하게 하고, 고속 충전 시 발생하는 문제(리튬 전착, 배터리 수명 단축 등)를 해결하는 방식으로 리튬이온전지의 충전 속도를 향상시킬 수 있는 기반을 마련했다. 기존 리튬이온전지 전해질에 사용되는 에틸렌 카보네이트(ethylene carbonate, 이하 EC) 전해액은 높은 점성(3.38 cP), 강한 용매화(Solvation) 특성, 큰 결정립으로 구성된 음극 계면층을 만들게 되어 고속 충전 시 리튬이온이 원활하게 이동하거나 흑연 음극 층상 구조로 들어가지 못한다.  또한, 음극 계면층 위 또는 음극판 상단부(분리막과 접촉하고 있는 부분)에 금속 리튬이 전착(Li plating)된다. 이러한 전착 리튬은 충·방전이 불가능한 비가역적 리튬으로 배터리 수명 단축과 단락에 의한 화재 발생 위험을 높인다. 최남순 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 EC를 완전히 대체할 수 있는 새로운 전해질 용매인 아이소부티로니트릴(isobutyronitrile, 이하 isoBN)을 배터리 전해질에 도입해 리튬이온의 탈용매화 에너지를 감소시키고 음극 계면층의 결정립 크기를 감소시켜 저온 및 상온에서 고속 충전이 되는 배터리 전해질 기술을 제시했다.  연구진은 리튬 이온과 약한 결합을 하는 isoBN 용매 도입을 통해 EC 전해질 대비 55% 낮은 점성(1.52 cP), 54% 높은 이온전도도(12.80 S/cm)를 가지는 고이온 전달성 전해질 시스템을 개발했다.  연구 결과, isoBN 전해질은 리튬이온의 탈용매화 에너지를 크게 감소시켜 15분 고속 충전 300회 사이클에서도 음극 상단부에 비가역성 리튬전착 없이 94.2%의 매우 높은 용량 유지율을 나타냈다.  연구진은 X선 광전자 분광법(X-ray Photoelectron Spectroscopy)과 비행시간 이차이온 질량 분석(Time-of-Flight Secondary Ion Mass Spectrometry) 등을 활용해 음극 계면층의 조성과 리튬이온의 이동 경로 등을 정밀 분석했다. 또한, 원자간력 현미경의 모드 중에서 전기화학적 변형 현미경(Electrochemical Strain Microscopy)을 활용해, 전해액 조성에 따라 리튬이온의 전도도가 달라지는 것과 음극계면층에서 리튬이온이 이동하는 것을 세계 최초로 영상화했으며, 전해질 조성이 음극 계면층 결정립 크기에 큰 영향을 주는 것을 밝혀냈다.  이번 연구는 음극 계면층의 결정립 크기와 배열상태 및 전해질의 용매화 구조가 리튬이온전지의 고속 충전 시간에 영향을 주는 핵심 요소임을 보였다. 또한, 높은 결정성으로 저온에서 빠른 리튬이온의 이동이 불가능한 EC 용매를 저결정성-초저점도 isoBN 용매로 대체함으로써 상온 및 영하 10도에서 고속 충전이 가능해 전기차 배터리의 가장 큰 장해물인 충전 시간을 확 줄이는 기술로 평가된다.  최남순 교수는 “리튬이온전지의 충전 시간을 획기적으로 줄이는 음극 계면층 기술과 전해질 시스템을 제시했다”라고 말했다.  이어 “이번 연구는 기존 고리형 카보네이트 전해질 소재(EC)의 한계를 극복하는 니트릴계 전해질 기술(isoBN)로 충전 시간 단축에 따른 전기차 대중화를 앞당기는 데 큰 진전을 이루며 향후 에너지 저장 시스템(ESS), 드론, 우주 항공 산업 등 다양한 분야에서 리튬이온전지의 고속 충전 기술이 실용화될 수 있을 것으로 기대된다”라고 전했다. 생명화학공학과 최남순 교수, 송채은, 한승희 연구원과 신소재공학과 홍승범 교수, 최영우 연구원이 공동 제 1저자로 진행한 이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’에 3월 11일 게재되며 그 혁신성을 인정받았다. (논문명 : Geometric Design of Interface Structures and Electrolyte Solvation Chemistry for Fast Charging Lithium-Ion Batteries, https://doi.org/10.1002/adma.202418773)  한편 이번 연구는 한국산업기술기획평가원의 전기차 고출력 배터리 및 충전시스템 기술 개발사업과 한국연구재단의 나노·소재기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.

최근 챗GPT, 딥시크(DeepSeek) 등 초거대 인공지능(AI) 모델이 다양한 분야에서 활용되며 주목받고 있다. 이러한 대형 언어 모델은 수만 개의 데이터센터용 GPU를 갖춘 대규모 분산 시스템에서 학습되는데, GPT-4의 경우 모델을 학습하는 데 소모되는 비용은 약 1,400억 원에 육박하는 것으로 추산된다. 한국 연구진이 GPU 사용률을 높이고 학습 비용을 절감할 수 있는 최적의 병렬화 구성을 도출하도록 돕는 기술을 개발했다. 우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 삼성전자 삼성종합기술원과 공동연구를 통해, 대규모 분산 시스템에서 대형 언어 모델(LLM)의 학습 시간을 예측하고 최적화할 수 있는 시뮬레이션 프레임워크(이하 vTrain)를 개발했다고 13일 밝혔다. 대형 언어 모델 학습 효율을 높이려면 최적의 분산 학습 전략을 찾는 것이 필수적이다. 그러나 가능한 전략의 경우의 수가 방대할 뿐 아니라 실제 환경에서 각 전략의 성능을 테스트하는 데는 막대한 비용과 시간이 들어간다. 이에 따라 현재 대형 언어 모델을 학습하는 기업들은 일부 경험적으로 검증된 소수의 전략만을 사용하고 있다. 이는 GPU 활용의 비효율성과 불필요한 비용 증가를 초래하지만, 대규모 시스템을 위한 시뮬레이션 기술이 부족해 기업들이 문제를 효과적으로 해결하지 못하고 있는 상황이다. 이에 유민수 교수 연구팀은 vTrain을 개발해 대형 언어 모델의 학습 시간을 정확히 예측하고, 다양한 분산 병렬화 전략을 빠르게 탐색할 수 있도록 했다. 연구팀은 실제 다중 GPU 환경에서 다양한 대형 언어 모델 학습 시간 실측값과 vTrain의 예측값을 비교한 결과, 단일 노드에서 평균 절대 오차(MAPE) 8.37%, 다중 노드에서 14.73%의 정확도로 학습 시간을 예측할 수 있음을 검증했다. 연구팀은 삼성전자 삼성종합기술원와 공동연구를 진행하여 vTrain 프레임워크와 1,500개 이상의 실제 학습 시간 측정 데이터를 오픈소스로 공개(https://github.com/VIA-Research/vTrain)하여 AI 연구자와 기업이 이를 자유롭게 활용할 수 있도록 했다. 유민수 교수는 “vTrain은 프로파일링 기반 시뮬레이션 기법으로 기존 경험적 방식 대비 GPU 사용률을 높이고 학습 비용을 절감할 수 있는 학습 전략을 탐색하였으며 오픈소스를 공개하였다. 이를 통해 기업들은 초거대 인공지능 모델 학습 비용을 효율적으로 절감할 것이다”라고 말했다. 이 연구 결과는 방제현 박사과정이 제1 저자로 참여하였고 컴퓨터 아키텍처 분야의 최우수 학술대회 중 하나인 미국 전기전자공학회(IEEE)·전산공학회(ACM) 공동 마이크로아키텍처 국제 학술대회(MICRO)에서 지난 11월 발표됐다. (논문제목: vTrain: A Simulation Framework for Evaluating Cost-Effective and Compute-Optimal Large Language Model Training, https://doi.org/10.1109/MICRO61859.2024.00021) 이번 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단, 정보통신기획평가원, 그리고 삼성전자의 지원을 받아 수행되었으며, 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW컴퓨팅산업원천기술개발(SW스타랩) 사업으로 연구개발한 결과물이다.