스마트폰과 노트북의 발열 문제를 줄이고 더 빠르고 전력 소모가 적은 ‘꿈의 메모리’를 구현하기 위한 연구가 활발하다. 한국 연구진이 반도체 속 전자의 회전 성질인 ‘스핀(spin)’의 교환상호작용 대신, 전자가 원자핵 주위를 도는 공전과 같은 움직임인 ‘오비탈(orbital)’의 교환상호작용을 이용해 자성을 제어하는 새로운 가능성을 제시했다. 우리 대...
종이나 나뭇잎 위에 연필로 선을 그리듯 전자회로를 만들고, 이를 말랑말랑한 소프트 로봇이나 피부 부착형 건강 모니터링 기기에 바로 적용할 수 있다면 어떨까. 국내 연구진이 전기가 통하는 액체금속을 미세한 파우더 형태로 구현해 다양한 표면 위에 회로를 직접 그릴 수 있는 전자 소재 기술을 개발했다. 이 기술은 종이와 플라스틱은 물론 유연 로봇 시스템과 웨어러블 기기 등 차세대 유연 전자기기 구현에 새로운 가능성을 제시한다. 우리 대학은 기계공학과 박인규 석좌교수 연구팀이 한국전자통신연구원(ETRI 원장 방승찬) 김혜진 박사팀과 공동으로 원하는 표면 위에 직접 전자회로를 그릴 수 있는 ‘액체금속 파우더(Liquid Metal Powder)’ 기반 전자 소재 기술을 개발했다고 15일 밝혔다. 연구팀이 주목한 소재는 액체처럼 흐르면서도 금속처럼 전기가 잘 통하는 ‘액체금속’이다. 하지만 기존 액체금속은 표면장력이 매우 크고 대부분의 표면에서 잘 퍼지지 않는 젖음성 문제 때문에 원하는 위치에 정밀하게 회로를 만들기 어렵고 쉽게 번지거나 뭉치는 한계가 있었다. 이 때문에 별도의 표면 처리나 추가 공정이 필요해 활용에 제약이 있었다. 연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 액체금속을 미세한 가루(파우더) 형태로 만드는 새로운 방식을 개발했다. 이 파우더는 액체금속 입자를 얇은 산화막이 감싸고 있는 구조로, 평소에는 전기가 통하지 않는다. 산화막은 금속이 공기 중 산소와 반응하면서 표면에 형성되는 매우 얇은 막이다. 하지만 붓으로 문지르거나 손가락으로 누르는 등 가벼운 물리적 자극을 주면 산화막이 깨지면서 내부 금속이 서로 연결돼 전기가 흐르게 된다. 즉, 파우더를 표면에 바른 뒤 필요한 부분만 눌러 전자회로를 ‘활성화’할 수 있는 방식으로 기존 액체금속 회로의 번짐과 정밀 패터닝의 어려움을 극복했다. 이 기술의 가장 큰 특징은 장소와 재질의 제약이 거의 없다는 점이다. 별도의 열처리 없이도 종이, 유리, 플라스틱은 물론 섬유나 살아있는 나뭇잎 표면에도 즉석에서 회로를 구현할 수 있다. 기존 액체금속 회로에서 문제가 되었던 번짐, 침전, 패턴 변형 문제를 크게 줄여 다양한 표면에서 안정적인 회로 제작이 가능해졌다. 연구팀은 이를 활용해 피부 부착형 무선 건강 모니터링 기기와 형태가 자유롭게 변형되는 소프트 로봇 회로 등을 구현하며 실제 응용 가능성을 시연했다. 별도의 복잡한 장비 없이도 다양한 표면 위에 정밀한 회로를 만들 수 있어 웨어러블 헬스케어, 소프트 로보틱스, 유연 전자소자 등 차세대 전자기기 분야에서 활용될 것으로 기대된다. 환경 보호와 지속가능성 측면에서도 의미가 크다. 사용이 끝난 회로는 물에 녹여 분해한 뒤 간단한 화학 처리(수산화나트륨, NaOH)를 거치면 액체금속을 다시 회수할 수 있으며, 회수된 금속은 다시 파우더 형태로 만들어 재사용할 수 있다. 이는 전자폐기물 발생을 줄이는 친환경 전자기기 기술로도 주목받고 있다. 성능 또한 안정적이다. 연구팀에 따르면 개발된 파우더는 상온에서 1년 이상 보관해도 성능을 유지하며 수만 번 굽히거나 비틀어도 회로가 끊어지지 않는다. 이러한 특성 덕분에 사용 후 사라지는 일시적 전자회로나 사용자 맞춤형 전자기기 개발에도 활용될 수 있다. 박인규 석좌교수는 “이번 연구는 전자회로 제작을 마치 그림을 그리듯 직관적으로 만들 수 있게 했을 뿐 아니라 재활용까지 가능하다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로 입는 컴퓨터나 형태가 변하는 적응형 IoT 시스템 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구는 KAIST 기계공학과 굴 오스만(Osman Gul) 박사후연구원이 제1저자로 참여했으며, 국제 학술지 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)에 2025년 12월 9일 온라인 게재됐다. 또한 연구의 우수성을 인정받아 학술지 후면 표지(Back Cover) 논문으로 선정됐다. ※ 논문명: Mechanochemically Activatable Liquid Metal Powders for Sustainable, Reconfigurable, and Versatile Electronics, DOI: 10.1002/adfm.202527396 한편 본 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 한국연구재단(NRF) 중견연구자지원사업과 한국산업기술기획평가원(KEIT) 사업의 지원을 받아 수행됐다.
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.
500여 년 전, 미켈란젤로는 시스티나 성당 천장에 ‘천지창조’를 그리는 4년 동안 얼굴로 쏟아지는 물감과 싸우며 ‘그림이 아니라 고문에 가깝다’고 표현했다. 우리 대학 연구진이 이제 그 ‘떨어지는 물감’을 붙잡는 기술을 개발했다. 이 원리는 천장 그림을 넘어, 기울어진 표면에서 액체막이 무너지는 문제를 해결해 정밀 코팅, 전자회로 인쇄, 3D 프린팅, 우주 환경에서 유체 제어 등 다양한 산업 분야에 적용될 수 있다. 우리 대학은 기계공학과 김형수 교수 연구팀이 중력에 의해 아래로 쏟아지는 현상의 근본 원인인 ‘중력 불안정성’을 계면유체역학*적으로 재해석하고, 거꾸로 매달린 액체에 소량의 휘발성 액체를 혼합해 이를 제어하는 방법을 제시했다고 12일 밝혔다. *계면유체역학: 액체 표면에서 작용하는 미세한 힘의 균형과 관련된 역학 왜 미켈란젤로는 그림을 쉽게 그리지 못했을까? 천장에 물감을 바르면 얇은 액체막이 형성되지만, 이 막은 중력 때문에 점차 불안정해지며 결국 떨어진다. 이러한 현상은 일상에서도 쉽게 볼 수 있다. 목욕탕 천장에서 수증기가 응결되면 얇은 물층이 생기고, 시간이 지나면 물방울로 모여 떨어진다. 냉장고 내부 천장에 맺히는 물방울 역시 처음에는 얇은 층으로 형성되지만 점차 커지며 아래로 쏟아지려 한다. 이처럼 위쪽 표면에 맺힌 액체가 중력에 의해 무너지는 현상을 ‘레일리–테일러 불안정성(Rayleigh–Taylor instability)’이라 하며, 그동안 중력이 존재하는 한 피할 수 없는 현상으로 여겨져 왔다. 연구팀은 거꾸로 매달린 액체에 소량의 휘발성 액체를 섞는 방법을 제안했다. 휘발성 성분이 증발하면 액체 표면의 농도 분포가 달라지고, 그 결과 표면장력에 차이가 생긴다. 표면장력은 액체 표면이 스스로를 안쪽으로 잡아당기는 힘으로 물방울이 둥근 형태를 유지하게 만드는 원리다. 표면장력에 차이가 생기면 장력이 큰 쪽이 작은 쪽을 끌어당기며 표면을 따라 흐름이 발생하는데, 이를 ‘마랑고니 효과(Marangoni effect)’라 한다. 연구팀은 이러한 표면 흐름이 아래로 떨어지려는 액체를 붙잡아 주며, 중력에 의한 불안정성을 억제한다는 사실을 실험과 이론을 통해 규명했다. 예를 들어, 물 위에 후추 가루를 고르게 뿌려 놓으면 가루는 그대로 떠 있다. 그런데 가운데에 세제를 한 방울 떨어뜨리면, 후추가 순식간에 가장자리로 밀려난다. 이는 세제가 닿은 부분의 표면장력이 주변보다 약해지면서, 장력이 더 강한 바깥쪽이 액체를 끌어당기기 때문이다. 그 결과 표면을 따라 흐름이 생기고, 후추 입자도 함께 이동한다. 이번 연구에서는 휘발성 액체가 증발하면서 이와 같은 표면장력 차이를 만들어냈다. 다만 이번에는 후추를 밀어내는 대신, 액체를 위쪽으로 끌어올려 아래로 떨어지려는 힘을 억제한 것이다. 그 결과, 특정 조건에서는 액체막이 중력에도 불구하고 끝까지 유지되었으며, 일부 조건에서는 액적이 떨어지지 않고 액막이 주기적으로 진동하는 새로운 거동도 관찰됐다. 이는 외부 에너지 공급 없이 액체의 조성과 증발이라는 자연적 과정만으로 중력 불안정성을 능동적으로 제어할 수 있음을 보여준다. 이 원리는 정밀 코팅, 인쇄, 적층 공정 등에서 더욱 얇고 균일한 액체막 구현을 가능하게 하며, 기울어진 표면에서도 안정적인 도포가 가능하도록 돕는다. 또한 3D 프린팅 공정이나 우주와 같은 특수 환경에서의 유체 제어 기술로도 확장될 수 있다. 미켈란젤로가 500년 전 겪었던 물리적 한계가 이제는 미래 산업 기술로 이어지고 있는 셈이다. 김형수 교수는 “그동안 레일리–테일러 불안정성은 중력이 존재하는 한 피할 수 없는 현상으로 여겨져 왔다”며 “이번 연구는 액체의 조성과 증발이라는 자연적 과정을 활용해 외부 에너지 없이 중력 불안정성을 능동적으로 제어할 수 있음을 보였다는 점에서 의미가 있다”고 말했다. 이어 “이 원리는 코팅·인쇄·적층 공정뿐 아니라 우주 환경에서의 유체 제어 기술로도 확장될 수 있을 것”이라고 덧붙였다. 이번 연구는 기계공학과 최민우 석박통합과정 학생이 제1저자로 참여했으며, 유체역학의 불안정성 제어에 대한 새로운 발견임을 인정받아 국제학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science, Wiley·와일리)’에 1월 29일 온라인 게재됐다. 또한 표지논문(Frontispiece)으로 선정됐다. ※ 논문명: Evaporation-Driven Solutal Marangoni Control of Rayleigh-Taylor Instability in Inverted Films, 주저자 정보: 제 1저자 최민우 석박통합과정, 공동저자 전혜준 박사과정, 교신저자 김형수 교수, DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202520343, 이번 연구는 한국연구재단 개인기초 중견 연구 (MSIT: 2021R1A2C2007835)의 지원을 받아 수행되었다.
공장과 발전소에서 배출되는 이산화탄소(CO₂)를 유용한 화학 원료로 바꾸는 기술은 탄소 중립의 핵심으로 꼽힌다. 하지만 촉매 성능이 빠르게 떨어지는 문제가 상용화를 가로막아 왔다. 우리 대학 연구진이 작동하는 동안 스스로 성능을 회복하는 ‘자가재생’ 촉매를 개발해 해결의 실마리를 제시했다. 우리 대학 생명화학공학과 정동영 교수 연구팀은 이산화탄소(CO₂)를 유용한 물질로 전환하는 전기화학 반응에서 촉매 성능이 저하되는 근본 원인을 규명하고, 촉매가 반응 중 스스로 활성 상태를 유지하도록 하는 새로운 설계 전략을 개발했다고 11일 밝혔다. 특히 연구팀은 이산화탄소 전환 반응에서 널리 사용되는 구리(Cu) 촉매에 주목했다. 구리 촉매는 반응 과정에서 단순히 소모되는 것이 아니라, 표면 구조가 지속적으로 변화하는 ‘재구성(reconstruction)’ 과정을 거치는 것으로 알려져 있다. 연구 결과, 이러한 재구성 방식에 따라 촉매의 성능과 수명이 크게 달라지는 것으로 나타났다. 연구팀은 구리 촉매의 재구성 과정이 크게 두 가지 방식으로 나타난다는 사실을 확인했다. 첫 번째는 촉매 표면에 산화물이 형성됐다가 다시 환원되는 과정을 반복하는 방식으로, 일시적으로 활성이 증가하지만 장기적으로는 촉매 성능 저하로 이어진다. 반면 두 번째 방식은 촉매 금속이 전해질 속으로 일부 녹아 나왔다가 다시 촉매 표면에 붙는 과정을 반복하는 형태다. 이 과정에서 촉매 표면에 새로운 반응 자리인 활성점(active site) 이 계속 만들어지는 것이 확인됐다. 연구팀은 이러한 원리를 활용해 촉매가 반응 중에도 스스로 활성 상태를 유지하도록 하는 방법을 제시했다. 전해질에 극미량의 구리 이온을 넣어주면 촉매 표면에서 금속이 녹았다가 다시 붙는 과정이 균형을 이루며 반복되고, 그 과정에서 새로운 활성점이 지속적으로 형성된다. 이를 통해 촉매가 오랜 시간 안정적인 성능을 유지할 수 있음을 입증했다. 특히 이번 기술은 별도의 복잡한 공정이나 높은 전압 조건 없이도 구현할 수 있어 에너지 소비를 크게 줄이면서, 에틸렌이나 에탄올과 같은 고부가가치 C₂화합물을 안정적으로 생산할 수 있는 가능성을 제시했다. C₂ 화합물은 탄소 원자 두 개로 이루어진 화합물로, 플라스틱이나 연료 등의 원료로 활용되는 산업적으로 중요한 화학 물질을 의미한다. 이번 연구는 촉매를 단순히 잘 만드는 것을 넘어, 반응이 진행되는 동안에도 촉매가 스스로 좋은 상태를 유지하도록 하는 새로운 설계 개념을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 이 개념은 향후 이산화탄소 전환 기술뿐 아니라 다양한 전기화학 에너지 변환 기술로 확장될 가능성이 있다. 정동영 교수는 “이번 연구는 촉매 성능 저하를 불가피한 현상이 아니라 제어 가능한 과정으로 이해하고 접근한 결과”라며 “반응 중에도 촉매가 지속적으로 최적의 활성을 유지하도록 만드는 새로운 전략을 제시했다”고 말했다. 이번 연구는 KAIST 김한주 박사과정생과 안홍민 석박사통합과정생이 공동 제1저자로 연구를 주도하였으며, 화학 분야 세계 최고 권위 학술지인 미국화학회지 (JACS, Journal of the American Chemical Society)에 2월 5일 온라인으로 게재되었다. ※ 논문명: Dynamic Interface Engineering via Mechanistic Understanding of Copper Reconstruction in Electrochemical CO2 Reduction Reaction,DOI: 10.1021/jacs.5c16244 한편, 이번 연구는 한국연구재단 소재 글로벌 영커넥트 사업과 국가전략기술소재개발의 지원을 받아 수행되었다.
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.
마약 중독은 약물을 끊은 뒤 오랜 시간이 지나도 사소한 자극에 다시 갈망이 되살아나 재발 위험이 매우 높다. 그동안 이러한 현상은 충동을 조절하는 전전두엽 피질(PFC)의 기능 저하 때문으로 여겨졌다. 하지만 최근 국내외 공동 연구진은 중독 재발의 원인이 단순한 뇌 기능 저하가 아니라 특정 신경세포 회로의 불균형이라는 사실을 밝혀냈다. 우리 대학은 뇌인지과학과 백세범 석좌교수와 미국 캘리포니아 주립 샌디에이고 대학(UCSD) 임병국 교수 연구팀이 전전두엽 내 특정 억제성 신경세포가 코카인 중독 행동을 조절하는 핵심 원리를 규명했다고 9일 밝혔다. 특히 연구팀은 뇌에서 다른 신경세포의 활동을 억제해 신경 신호의 균형을 조절하는 파발부민 양성(Parvalbumin-positive, PV) 억제성 신경세포에 주목했다. 이 세포는 뇌의 흥분 신호를 조절하는 일종의 ‘브레이크 게이트(brake gate)’ 역할을 하며, 금단 이후 나타나는 마약 탐색 행동을 결정짓는 중요한 요소임을 확인했다. 우리 뇌의 전전두엽 피질(PFC)은 흥분 신호와 억제 신호가 균형을 이뤄야 충동을 억제하는 ‘브레이크’ 기능을 수행할 수 있다. 연구팀은 만성 약물 노출이 이러한 균형을 어떻게 무너뜨리는지 확인하기 위해 쥐를 대상으로 코카인 투여 실험을 진행했다. 이 과정에서 전전두엽 내 억제성 신경세포들이 언제 활성화되고 하위 뇌 영역으로 어떻게 신호를 보내는지 추적했다. 실험 결과, 전전두엽 피질 내 억제성 신경세포의 약 60~70%를 차지하는 파발부민(Parvalbumin, PV) 세포는 쥐가 코카인을 찾으려 할 때 활발하게 작동했다. 하지만 더 이상 약물을 찾지 않도록 훈련하는 ‘소거 훈련(extinction training)’을 진행하자 이 세포의 활동은 눈에 띄게 줄어들었다. 이는 PV 세포의 활동 양상이 중독에 의해 고정되는 것이 아니라 소거 과정을 통해 다시 조절될 수 있음을 보여준다. 연구팀은 신경 활동을 인위적으로 조절해 PV 세포의 활동을 억제하자 쥐의 코카인 탐색 행동이 크게 감소하는 것을 확인했다. 반대로 이 세포를 활성화하면 소거 과정 이후에도 약물을 다시 찾는 행동이 지속됐다. 이러한 효과는 설탕물과 같은 일반적인 보상에는 나타나지 않았으며, 마약 중독 행동에서만 특이적으로 관찰됐다. 이는 같은 억제성 신경세포인 소마토스타틴(SOM) 세포에서는 나타나지 않는 현상으로, 파발부민(PV) 세포가 마약 중독 행동을 선택적으로 조절한다는 점을 보여준다. 연구팀은 이러한 PV 세포의 조절 작용이 어떤 뇌 회로를 통해 이루어지는지도 확인했다. 전전두엽에서 시작된 신호는 보상과 관련된 핵심 뇌 영역인 복측피개영역(Ventral Tegmental Area, VTA)의 보상회로로 전달되며, 이 경로가 마약을 다시 찾을지 말지를 결정하는 중독 행동 조절의 핵심 통로로 나타났다. 이때 PV 신경세포는 이 신호의 흐름을 조절해 도파민(Dopamine) 신호에 영향을 주며, 중독 행동을 유지할지 억제할지를 결정하는 ‘조절 스위치’ 역할을 한다. 즉, 중독 재발은 전전두엽 전체의 기능 저하 때문이 아니라 특정 신경세포인 파발부민(PV) 신경세포가 전전두엽과 보상 회로를 잇는 신경 경로의 조절여부에 따라 결정되는 현상이라는 것을 밝혀낸 것이다. 백세범 석좌교수는 “이번 연구는 약물 중독이 특정 신경세포와 하위 신경 회로의 조절 균형이 붕괴되면서 나타나는 회로 수준의 문제임을 보여준다”며 “파발부민(PV) 세포가 중독 행동의 ‘게이트’ 역할을 한다는 발견은 향후 정밀 표적 치료 전략 개발에 중요한 단서가 될 것”이라고 밝혔다. 이번 연구는 UCSD 정민주 박사가 1저자로, UCSD 임병국 교수와 KAIST 백세범 석좌교수가 공동 교신저자로 연구를 주도하였으며, 신경과학 분야 최고 권위의 학술지인 뉴런(Neuron) 에 2월 26일 온라인 게재되었다. ※ 논문명: Distinct Interneuronal Dynamics Selectively Gate Target-Specific Cortical Projections in Drug Seeking, DOI: 10.1016/j.neuron.2026.01.002) 한편 이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
우리 몸의 단백질은 스위치처럼 작동한다. 약물이 단백질에 결합하면 결합 부위 구조가 변하고, 그 변화가 단백질 전체로 전달돼 기능이 켜지거나 꺼진다. 구글 딥마인드의 알파폴드3는 약물-단백질 결합 여부와 결합 부위의 3차원 구조를 예측하는 데 성공했지만, 약물이 결합한 뒤 단백질 내부에서 어떻게 신호를 전달하고 단백질 전체 구조를 바꿔서 실제로 단백질의 기능을 활성화하거나 억제하는지까지는 예측하지 못했다. 우리 대학 연구진이 약물이 ‘붙는지’가 아니라 ‘실제로 작동하는지’까지 예측하는 AI를 개발했다. 우리 대학은 바이오및뇌공학과 이관수 교수 연구팀이 대표적인 신약 표적인 G-단백질 결합 수용체(GPCR)에 대해, 후보 물질이 단순히 결합하는지를 넘어 실제로 단백질을 활성화하는지까지 예측하는 인공지능 모델 ‘GPCRact(지피씨알액트)’를 개발했다고 8일 밝혔다. GPCR(G-Protein Coupled Receptor)은 세포 표면에 있는‘신호 수신기’역할을 한다. 호르몬이나 신경전달물질, 약물이 세포 밖에서 신호를 보내면 이를 받아 세포 안으로 전달하는 문(게이트) 역할을 한다. 인체에는 약 800여 종의 GPCR이 존재하며, 현재 시판 약물의 약 30~40%가 이를 표적으로 한다. 심장 박동, 혈압 조절, 통증 감지, 면역 반응, 감정 조절 등 다양한 생리 기능에 관여하는 핵심 단백질이다. 하지만 약물이 GPCR에 결합했다고 해서 항상 원하는 기능이 작동하는 것은 아니다. 결합 이후 단백질 내부에서 일어나는 구조 변화와 신호 전달 과정이 실제 작용 여부를 결정한다. 이를 ‘알로스테릭 신호 전파’라고 한다. 연구팀은 약물 작용 과정을 ① 약물-표적 결합 단계 ② 단백질 내부 신호 전파 단계로 나누어 AI가 단계적으로 학습하도록 설계했다. 단백질의 3차원 구조를 원자 수준 그래프로 표현하고, 중요한 신호 전파 경로를 학습할 수 있도록‘어텐션 메커니즘’을 적용했다. 이를 통해 AI가 약물 결합 신호와 함께 단백질 내부 신호 전파 경로를 파악하여 단백질의 활성을 예측하도록 했다. 그 결과, 기존 모델이 어려워했던 복잡한 구조의 단백질에서도 약물 활성 예측 성능을 크게 향상시켰다. 이번 모델은 단순히 ‘활성’ 또는 ‘비활성’결과만 제시하지 않는다. 예측의 근거가 되는 단백질 내부 핵심 신호 경로를 제시해, 이른바 ‘블랙박스 AI’의 한계를 극복했다. 이는 연구자가 결과를 해석하고 검증할 수 있게 해 신약 개발의 신뢰성과 효율성을 동시에 높일 수 있는 중요한 진전이다. 앞으로 GPCR을 표적으로 하는 다양한 질병에서, 약물의 결합 여부뿐 아니라 실제 활성 여부까지 예측하는 정밀 신약 개발 AI 플랫폼으로 활용될 전망이다. 이관수 교수는 “알로스테릭 구조 변화는 약물이 단백질의 한 부분에 결합했을 때 그 영향이 내부로 전달돼 다른 부위의 기능까지 바뀌는 현상”이라며 “이 작동 원리를 딥러닝에 반영한 것이 이번 연구의 핵심”이라고 밝혔다. 이어 “앞으로 다양한 단백질로 확장하고, 세포와 인체 반응까지 예측하는 기술로 발전시키겠다”고 말했다. 손효진 박사과정생이 제1 저자로 참여한 이번 논문은 생물정보학 분야 최고 권위의 국제 학술지인 `브리핑스 인 바이오인포매틱스(Briefings in Bioinformatics, JCR 상위 2.2%)'에 1월 15일자 게재됐다. ※ 논문명 : GPCRact: a hierarchical framework for predicting ligand-induced GPCR activity via allosteric communication modeling, DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbaf719 ※ 저자 정보 : 손효진 (KAIST, 제1 저자), 이관수 (KAIST, 교신저자) 이 연구는 개인기초연구(과학기술정보통신부, 한국연구재단, RS-2025-24533057)의 지원으로 수행됐다.
2026.03.09
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀이 세계적인 컴퓨터 비전 학술대회인 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026(CVPR 2026)에서 주저자로 총 10편의 논문을 채택시키며, 연구팀의 압도적인 학술적 역량을 다시금 증명했다. CVPR은 인공지능과 시각 지능 분야에서 가장 큰 영향력을 가진 국제 학술 대회로, 1983년 시작된 이래 매년 엄격한 심사를 거쳐 우수 논문을 선정한다. 올해 CVPR 2026에는 전 세계에서 총 16,092편의 논문이 제출되었으며, 그중 4,090편이 채택되어 약 25.42%의 낮은 채택률을 기록하였다. 단일 연구실에서 주저자/교신저자로 10편의 논문이 동시에 채택되는 것은 국제적으로 매우 독보적인 성과로 평가받는다. 윤국진 교수 연구팀은 인간 수준의 시각 지능 구현을 목표로 폭넓은 연구를 수행하고 있다. 이번에 채택된 논문들은 이벤트 카메라 기반 기술, 자율주행 인지 기술, 그리고 AI 효율화 및 적응 기술 등 컴퓨터 비전 분야의 최첨단 주제들을 다루고 있다. 연구팀은 이미 지난해 ICCV 2025에서도 주저자/교신저자로 12편의 논문을 발표하여 독보적인 연구 역량을 인정받은 바 있다. 이번 CVPR 2026의 성과는 연구팀이 글로벌 컴퓨터 비전 연구를 선도하는 핵심 거점임을 다시 한번 확고히 하는 계기가 되었다. 연구팀은 앞으로도 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 도전적인 연구를 통해 미래 AI 기술 발전에 기여할 계획이다. 한편, 이번 CVPR 2026은 오는 6월 3일부터 7일까지 미국 콜로라도주 덴버에서 개최될 예정이다.
2026.03.06
“슬럼(Slum, 빈곤지역)이 어디에 있는지조차 모르는 도시들” 한국 연구진이 위성사진만으로 슬럼 지역을 스스로 찾아내는 인공지능(AI)을 개발했다. 사람이 미리 위치를 표시해 주지 않아도 새로운 도시에서 자동으로 적응해 정확도를 높이는 기술로, 데이터가 부족한 개발도상국의 도시정책 수립과 공공 자원 배분 방식을 근본적으로 바꿀 수 있을 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 차미영 교수와 기술경영학부 김지희 교수 공동 연구팀이 전남대학교(총장 이근배) 지리학과 양재석 교수와 함께한 학제 간 융합 연구를 통해 위성사진 기반 범용 슬럼 탐지 AI 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 이번 연구는 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회 ‘국제인공지능학회(AAAI) 2026’에서 ‘사회적 임팩트 AI(AI for Social Impact)’ 부문 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 해당 부문에 제출된 693편 중 단 2편만이 선정된 최고 영예로, 한국 연구팀의 혁신적인 AI 기술력이 단순한 기술 진보를 넘어 실질적인 사회적 가치 창출 측면에서도 세계 최정상 수준임을 확인시켜 준 쾌거다. 그동안 위성사진을 활용한 슬럼 탐지 연구는 있었지만, 도시마다 건물 형태와 밀집도가 크게 달라 새로운 지역에서는 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었다. 특히 많은 개발도상국에서는 슬럼 위치를 일일이 표시한 데이터가 부족해 AI 학습 자체가 어려웠다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 여러 개의 AI 모델이 서로 다른 지역 특성을 학습하고, 새로운 도시가 입력되면 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 ‘전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE)’ 구조를 도입했다. 이번 연구의 핵심은 ‘테스트 시점 적응(Test-Time Adaptation, TTA)’ 기술이다. 새로운 도시에서 슬럼 위치를 사람이 미리 표시하지 않아도, AI가 여러 모델의 예측 결과를 비교·검증해 공통적으로 일치하는 영역만을 신뢰함으로써 스스로 오류를 줄인다. 이를 통해 데이터가 부족한 지역에서도 안정적인 성능을 확보했다. 연구팀은 해당 기술을 아프리카 캄팔라(Kampala), 마푸토(Maputo) 등 주요 도시에 적용한 결과, 기존 최신 기술보다 더욱 정교하게 슬럼 지역을 구분하는 성과를 확인했다. 이 기술은 △ 개발도상국 도시 인프라 확충 계획 수립 △ 재난·감염병 취약지역 사전 파악 △ 주거환경 개선 사업 대상 선정 △ UN 지속가능발전목표(SDGs) 이행 점검 등 다양한 정책 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 차미영 교수는 “AI가 단순 분석 도구를 넘어, 데이터가 부족한 지역에서도 실질적인 사회 문제 해결에 기여할 수 있음을 보여준 연구”라고 말했다. 김지희 교수는 “막대한 비용이 드는 현장조사를 보완해, 한정된 자원을 가장 필요한 지역에 효과적으로 배분하는 데 도움이 될 것”이라고 밝혔다. 이번 연구에는 KAIST 전산학부 이수민, 박성원 석박사연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 1월 25일 싱가포르에서 열린 AAAI 2026에서 발표됐다. ※ 논문명: Generalizable Slum Detection from Satellite Imagery with Mixture-of-Experts, 논문링크 : https://aaai.org/about-aaai/aaai-awards/aaai-conference-paper-awards-and-recognition/ 또한, 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 데이터사이언스 융합인재양성사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.06
지구는 무한하지 않다. 일정 수준을 넘는 오염은 기후와 생태계를 위협한다. 과학자들은 이를 막기 위해 ‘플래니터리 바운더리(Planetary Boundaries)’라는 지구 안전선을 제시해 왔다. 우리 대학 연구진이 기후변화와 질소 오염을 같은 기준으로 다시 계산한 결과, 현재 탄소 배출은 지구가 감당할 수 있는 한계를 두 배 이상 넘은 상태로 나타났다. 우리 대학은 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수가 미국 에너지부 산하 태평양북서부국립연구소(PNNL)의 폴 울프람(Paul Wolfram) 박사팀과 공동 연구를 통해, 이산화탄소 배출 한계를 기존의 ‘탄소 총량(저량, stock)’ 기준에서 질소·인 오염과 같은 ‘연간 배출량(유량, flow)’ 기준으로 재산정했다고 6일 밝혔다. 그동안 기후변화는 대기 중에 얼마나 CO₂가 쌓였는지(저량)를 기준으로 평가해 왔다. 반면 질소·인 오염은 1년에 얼마나 배출되는지(유량)를 기준으로 계산했다. 서로 다른 잣대를 사용하다 보니 어떤 문제가 더 심각한지 공정하게 비교하기 어려웠다. 연구팀은 탄소 역시 질소와 동일한 ‘연간 배출량’ 기준으로 다시 계산했다. 지구 평균 온도 상승을 1.5°C 이내로 제한하는 조건에 맞춰 분석한 결과, 지구가 감당할 수 있는 연간 CO₂ 배출 한계는 약 ‘4~17기가톤(Gt CO₂/년)’으로 나타났다. 그러나 현재 인류의 연간 배출량은 약 ‘37기가톤(Gt CO₂/년)’에 달한다. 이는 지구의 안전 작동 범위를 두 배 이상 초과한 수준이다. 전해원 교수는 “탄소 배출을 질소 오염과 같은 기준으로 비교하면 기후변화의 심각성이 훨씬 더 분명하게 드러난다”며 “이번 연구는 서로 다른 환경 문제를 동일한 기준에서 바라볼 수 있게 해 정책 우선순위를 보다 명확히 정하는 데 기여할 것”이라고 말했다. 이어 “탄소와 질소·인 오염을 함께 고려한 통합적 전략 수립의 필요성도 더욱 커지고 있다”며 “전 세계적인 탈탄소화 노력을 한층 더 가속해야 한다”고 강조했다. 이번 연구는 전해원 교수와 폴 울프람(Paul Wolfram) 박사가 공동 교신으로 총괄하였으며, 미국 PNNL 연구원 하싼 니아지(Hassan Niazi)와 페이지 카일(Page Kyle) 등이 공동연구에 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 서스테인어빌리티(Nature Sustainability)’에 2월 16일 자 게재되었다. ※ 논문명: Ensuring consistency between biogeochemical planetary boundaries, DOI: https://doi.org/10.1038/s41893-026-01770-6 이 연구는 AI기반 기후-인간 상호영향 차세대 통합평가모델 개발(과학기술정보통신부, 한국연구재단)과제의 지원을 받아 수행됐다. 한편, 전 교수는 3월 5일 자 사이언스(Science) 기고문 ‘지구 기후의 안정화를 위한 36가지 방법’에서 지난 20년간의 기후테크 발전을 재조명했다. 인류가 필요한 기술을 상당 부분 보유하고 있었음에도 충분히 빠르게 적용하지 못해 기후위기가 심화됐다고 지적했다. 또한 탄소중립 달성을 위해 탈탄소화 속도를 더욱 높여야 한다고 강조했다. ※ 기고문: Thirty-six solutions to stabilize Earth’s climate, 기고문 링크: https://doi.org/10.1126/science.aed5212
2026.03.06