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백혈병 항암제 ‘두 얼굴의 단백질’ 규명..내성 극복 실마리 항암제가 암세포를 죽이는 진짜 이유가 밝혀졌다. 한국연구진은 표적항암제가 단순히 암 단백질을 막는 것이 아니라, 세포 내부의 ‘단백질 공장’을 멈춰 세우고 스스로 죽게 만든다는 사실을 규명했다. 이 ‘자멸 과정’을 더 강하게 유도하면 약이 잘 듣지 않던 암세포도 다시 죽일 수 있어, 이 과정에서 핵심 역할을 하는 ‘두 얼굴의 단백질’이 약물 내성 환자 치료의 돌파구로 주목된다. 우리 대학은 생명과학과 임정훈 교수, 의정부을지대학교병원(원장 송현)혈액암센터 김동욱 교수, UNIST(총장 박종래) 김홍태 교수 공동연구팀이 만성골수성백혈병 항암제의 반응을 조절하는 새로운 분자 기전을 규명했다고 23일 밝혔다. 만성골수성백혈병은 조혈모세포에 유전적 이상이 생겨 ‘BCR::ABL1’이라는 비정상 단백질이 만들어지면서 발생한다. 이 단백질은 세포에 지속적인 성장 신호를 보내 암세포를 계속 증식시키는 주요 원인으로 알려져 있다. 이를 억제하는 표적항암제가 현재 표준 치료로 사용되고 있지만, 일부 환자에서는 약물 내성이 발생하거나 치료 반응이 낮은 한계가 있었다. 연구팀은 항암제가 세포 내 단백질 생산 과정에 미치는 영향에 주목했다. 그 결과, 항암제가 투입되면 단백질을 만드는 리보솜(Ribosome)의 흐름이 꼬이면서 서로 부딪히는 ‘리보솜 충돌’이 발생한다는 사실을 확인했다. 이 과정에서 세포 내부에 강한 스트레스가 유발되고, 결국 암세포가 스스로 죽음에 이르게 된다. 특히, 연구팀은 리보솜 충돌을 감지하는 핵심 센서로 ZAK 단백질을 지목했고 ZAK 단백질이 상황에 따라 ‘두 얼굴’을 가지고 있다는 점을 발견했다. 평소에는 AKT 신호*와 결합해 암세포가 잘 자라도록 돕는 조력자 역할을 하지만, 표적 항암제 치료가 시작되면 리보솜 충돌을 감시해 암세포 사멸을 이끄는 감시자로 돌변한다. 똑같은 단백질이 암의 진행 과정과 치료 과정에서 정반대의 역할을 수행할 수 있음을 세계 최초로 입증한 것이다. *세포의 생존, 성장, 증식, 대사 및 이동을 조절하는 핵심 세포 내 신호 전달 경로 연구팀은 실제 백혈병 환자 유래 암세포를 분석해 이 기전을 검증했다. 리보솜 충돌을 증가시키는 약물을 함께 사용할 경우 항암 효과가 크게 향상됐으며, 반대로 ZAK 기능이 저하된 경우에는 항암제 반응성이 떨어지는 것으로 나타났다. 즉 이번 연구에 따르면 내성환자들은 ZAK 기능 저하 또는 리보솜 스트레스 반응 부족으로 예측된다. 이는 환자별 ZAK 활성 상태를 기반으로 치료 반응을 예측하고, 맞춤형 병용 치료 전략을 설계할 수 있음을 시사한다. 이번 연구는 만성골수성백혈병 치료에서 리보솜 스트레스 신호 경로의 중요성을 제시한 성과로, 향후 표적항암제의 효과를 높이고 새로운 병용 치료 전략 개발로 이어질 것으로 기대된다. 특히 약물 내성으로 치료에 어려움을 겪는 환자들에게 새로운 가능성을 제시할 전망이다. 임정훈 교수는 “이번 연구는 세포가 비정상적인 단백질 합성을 감지하고 이를 죽음의 신호로 전환하는 과정이 치료에 얼마나 중요한지를 보여준다”고 말했다. 제1 저자인 박주민 박사는 “리보솜 충돌이 암세포 사멸을 결정하는 핵심 스위치임을 확인한 만큼, 다양한 암종으로 연구를 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다. KAIST 박주민 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 혈액학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 ‘루케미아(Leukemia)’에 3월 30일 온라인 게재됐다. ※ 논문명 : BCR::ABL1 tyrosine kinase inhibitors induce ribosome collisions to activate ZAK-dependent ribotoxic stress and apoptosis in chronic myeloid leukemia, DOI: https://doi.org/10.1038/s41375-026-02916-3 한편, 이번 연구는 서경배과학재단, 한국연구재단 중견연구자지원사업, 기초연구실지원사업, KAIST 정착과제의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.23 조회수 410
2나노 반도체보다 작은 DNA ‘분자 컴퓨터’ 구현...바이오 컴퓨팅 응용 기대 지금까지 분자 수준의 DNA 회로는 암 관련 물질의 존재 여부를 판단하는 등 간단한 기능에 활용됐지만, 한 번 반응하면 다시 사용할 수 없는 한계가 있었다. 우리 대학 연구진은 이러한 한계를 넘어, 머리카락보다 수만 배 작은 DNA로 계산과 기억을 동시에 수행하는 ‘2나노 반도체보다 작은 초미세 분자 컴퓨터’를 구현했다. 향후 질병 진단 등 바이오·의료 분야에서 활용될 수 있는 새로운 컴퓨팅 기술로 발전할 가능성을 제시했다. 우리 대학은 공학생물학대학원 최영재 교수 연구팀이 DNA를 기반으로 한 바이오 트랜지스터(Bio-transistor·신호를 받아 계산을 수행하는 반도체 핵심 소자의 바이오 버전)를 개발하고, 이를 통해 계산과 정보 저장을 동시에 수행하는 새로운 분자 회로를 구현했다고 22일 밝혔다. 최근 반도체 공정이 2나노미터(nm, 10억분의 1미터) 수준에 도달하면서 초미세화 기술이 물리적 한계에 가까워지고 있다. 이에 따라 학계에서는 기존 실리콘 기반 기술을 넘어, 분자 수준에서 정보를 처리하는 새로운 컴퓨팅 방식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. DNA는 특정 염기끼리만 짝을 이루는 성질(상보적 염기 결합, complementary base pairing)을 이용해 원하는 반응만 정확하게 일어나도록 설계할 수 있으며, 염기 간 간격이 0.34나노미터에 불과해 차세대 초고집적 정보 처리 소재로 주목받아 왔다. 그러나 기존 DNA 기반 회로는 반응이 한 번 일어나면 소모되는 ‘일회성’ 특성으로 인해 연속적인 정보 처리나 복잡한 계산에는 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 입력 신호에 따라 DNA 분자가 서로 결합하거나 분리되면서 배열이 바뀌고, 그 상태가 유지되도록 설계했다. 이를 통해 변화된 분자 상태 자체가 정보를 저장하는 역할을 하며, 이후 연산에도 활용될 수 있도록 했다. 즉, 별도의 초기화 과정 없이도 실시간으로 정보를 처리하는 ‘리셋 없는(reset-free·초기화 없이 이전 상태를 유지하는)’ 회로를 구현한 것이다. 이번 연구는 반도체의 핵심 소자인 트랜지스터(Transistor·전기 신호를 제어하고 증폭하는 소자)의 기능을 DNA 수준에서 구현했다는 점에서 의미가 크다. 단순한 화학 반응을 넘어, 분자가 스스로 정보를 처리하고 기억하는 ‘지능형 바이오 시스템’의 기반을 마련했다는 평가다. 최영재 교수는“이번 연구는 DNA를 활용한 ‘분자 컴퓨터’ 구현 가능성을 한 단계 끌어올린 사례”라며 “바이오 컴퓨팅과 의료 기술 분야 전반에 새로운 방향을 제시할 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구에는 KAIST 공학생물학대학원 임성순 교수, 김태훈 연구원, 정상은 연구원, 김시온 연구원과 GIST 김우진 석박사통합과정생, 심준호 석사과정생이 공동 저자로 참여했으며, 최영재 교수가 교신저자를 맡았다. KAIST 공학생물학대학원 임성순 교수, 김태훈 연구원, 정상은 연구원, 김시온 연구원, GIST 김우진 석박통합과정생, 심준호 석사과정생이 공동 저자로 참여했으며, 최영재 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스 (Science Advances)’에 2026년 4월 1일에 게재됐다. ※ 논문명: Reset-free DNA logic circuits for real-time input processing and memory. DOI: 10.1126/sciadv.aeb1699 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 미래유망융합기술파이오니어사업, 교육부 지원 기초연구사업과 KAIST Quantum+X 융합 연구개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.22 조회수 451
AI 계산으로 뇌 깊숙한 곳도 ‘선명하게’...고가 장비 한계 넘었다 살아있는 뇌 깊숙한 곳을 선명하게 관찰하려면 고가의 장비가 필수라는 한계가 있었다. 우리 대학 연구진이 물리 기반으로 한 AI 계산 알고리즘을 활용해 추가적인 광학 측정 장비 없이도 흐릿한 이미지를 또렷하게 복원하는 기술을 개발하며, 뇌과학 연구의 새로운 전환점을 제시했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 강익성 교수가 UC 버클리 나지(Na Ji) 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 신경장 모델(neural fields, 3차원 공간의 구조를 연속적으로 표현해 이미지와 형태를 동시에 복원하는 신경망 기반 기술)을 활용해 생체 내부를 관찰하는 현미경의 이미지 왜곡을 정밀하게 보정하는 기술을 개발했다고 21일 밝혔다. 연구팀이 활용한 ‘이광자 형광 현미경(two-photon fluorescence microscopy, 두 개의 약한 빛을 동시에 사용해 생체 깊은 곳 특정 지점만 선택적으로 빛나게 하는 기술)’은 살아있는 생체 조직 깊은 곳을 관찰할 수 있는 핵심 장비다. 그러나 빛이 두꺼운 조직을 통과하는 과정에서 휘고 흩어지면서, 마치 물속에서 물체가 일그러져 보이듯 이미지가 흐릿해지는 문제가 있었다. 이를 광학 수차(optical aberration, 빛이 왜곡돼 초점이 흐려지는 현상)라고 한다. 기존에는 이러한 왜곡을 보정하기 위해 파면 센서(wavefront sensor, 빛이 얼마나 휘어졌는지를 측정하는 장치)와 같은 복잡하고 값비싼 하드웨어 장비를 추가해야 했다. 연구팀은 이와 달리, 이미 촬영된 이미지 데이터만을 이용해 빛이 어떻게 왜곡됐는지를 역으로 계산하고 이를 바로잡는 알고리즘을 개발했다. 즉, 흐릿한 사진을 보고 원래 모습을 복원하는 것처럼, 추가 장비 없이도 선명한 이미지를 되살리는 방식이다. 이번 기술의 핵심은 신경장 모델 기반의 기계학습 알고리즘이다. 이 알고리즘은 빛이 이동하며 발생하는 왜곡 과정을 추적해, 생체 조직에 의한 광학 수차뿐 아니라 생체의 미세한 움직임, 현미경의 기계적 오차까지 동시에 보정하는 통합 기술을 구현한다. 그 결과, 별도의 광학 측정·보정 장비 없이도 생체 조직 깊은 곳에서 고해상도·고대비 이미지를 안정적으로 획득하는 데 성공했다. 특히 이번 연구는 ‘더 좋은 이미지를 얻기 위해서는 더 비싼 장비가 필요하다’는 기존 한계를 넘어, 소프트웨어 기반으로 문제를 해결했다는 점에서 의미가 크다. 이를 통해 연구 장비에 대한 부담을 낮추고, 보다 많은 연구자들이 정밀한 뇌 관찰을 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 강익성 교수는 “이번 연구는 광학과 인공지능 기술을 결합해 생체 내부를 더 정확하게 볼 수 있는 길을 연 것”이라며 “향후 현미경이 스스로 최적의 이미지를 찾아내는 지능형 광학 이미징 시스템으로 발전시켜 나갈 계획”이라고 말했다. 이번 연구는 생명과학 분야 최고 권위의 방법론 학술지인 ‘네이처 메소드(Nature Methods)’에 4월 13일 게재되었다. ※ 논문명: Adaptive optical correction for in vivo two-photon fluorescence microscopy with neural fields, DOI: 10.1038/s41592-026-03053-6 ※ 주저자: 강익성(KAIST, 공동교신저자 겸 제1저자), 나지 교수(UC Berkeley, 공동교신저자)
2026.04.21 조회수 454
‘주름 제로’ 폴더블 기술로 차세대 디스플레이 판도 바꾼다 폴더블 스마트폰의 최대 약점으로 꼽혀온 ‘주름’은 화면 왜곡과 반복 사용 시 내구성 저하를 초래하며 시장 확산의 가장 큰 걸림돌로 지적돼 왔다. 우리 대학 연구진이 이를 해결할 기술을 제시하면서, 폴더블이 차세대 스마트폰의 표준으로 도약할 전환점을 맞았다. 나아가 노트북 등 다양한 기기로 확장되며 미래 모바일 산업의 핵심 기술로 자리매김할 전망이다. 우리 대학은 기계공학과 이필승 교수 연구팀이 폴더블 스마트폰 디스플레이의 접힘 부위에서 발생하는 주름 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 원천기술을 개발하고, 이를 특허로 등록했다고 20일 밝혔다. 해당 기술은 국내를 비롯해 미국, 중국, 유럽연합(EU)에도 특허를 출원하며 글로벌 기술 경쟁력 확보에 나섰다. 글로벌 스마트폰 기업들은 수년간 막대한 연구개발 투자를 통해 이 문제 해결을 시도해 왔으나, 주름을 완전히 제거하는 데는 이르지 못했다. 이에 따라 업계에서는 주름 문제를 폴더블 스마트폰 시장 확산의 가장 큰 장애 요인으로 꼽아왔다. 연구팀은 모바일 폴더블폰을 직접 사용하며 체감한 불편함을 해결하고자 연구를 시작했다. 중고 폴더블폰 수십 대를 분해하고 다양한 실험을 반복한 끝에, 디스플레이와 지지판 사이의 ‘접착 영역’을 혁신적으로 재설계하는 해법을 도출했다. 변형이 특정 접힘 부위에 집중되지 않고 주변으로 분산되도록 설계한 것이 핵심이다. 이를 통해 실제 스마트폰 기능이 정상적으로 작동하면서도 ‘주름 없는 폴더블’의 실현 가능성을 완벽히 입증했다. 연구팀은 성능 검증을 위해 일직선 형태의 LED 조명을 비춘 결과, 접힘 부위에서 빛이 굴절되며 직선이 휘어 보이는 상용 제품과 달리 시제품은 반사된 빛이 흐트러짐 없이 선명한 일직선을 유지했다. 특히 주름 깊이가 0.1mm 수준 이하의 미세한 굴곡까지 감지하는 조건에서도 시각적 왜곡이 전혀 나타나지 않았다. 이번 기술은 기존 업계가 직면한 한계를 넘어서는 새로운 설계 패러다임을 제시한다. 주름 형성을 원천적으로 억제할 뿐만 아니라, 수만 회 반복 사용에도 변형을 최소화해 우수한 내구성을 확보했다. 또한 구조가 직관적이고 단순해 기존 제조 공정에 쉽게 적용할 수 있으며, 스마트폰을 넘어 태블릿, 노트북 등 다양한 폴더블 디스플레이 기기로 확장이 가능하다는 점에서 높은 산업적 활용성이 기대된다. 업계에서는 해당 기술이 상용화될 경우, 주름 문제로 시장 진입을 주저하던 글로벌 기업들의 참여를 촉진하는 계기가 될 것으로 보고 있다. 이를 통해 소비자 만족도를 크게 향상시키고, 정체된 폴더블 시장의 성장에도 속도가 붙을 것으로 전망된다. 이필승 교수는 “세계적 기업들이 해결하지 못한 난제를 비교적 단순하고 명확한 방식으로 해결했다”며 “이번 기술이 스마트폰을 넘어 노트북과 태블릿 등 차세대 디스플레이 전반으로 확산되어 한국의 기술 경쟁력을 한층 강화할 것으로 기대한다”고 밝혔다. 한편, 본 연구는 ‘2022년 대덕특구 이노폴리스 캠퍼스 사업’의 지원을 받아 수행되었으며, 관련 원천기술 특허는 2025년 9월 9일 등록되었다.
2026.04.20 조회수 791
자석 진동으로 주파수 ‘순간 점프’…게임해도 발열 줄인다 고사양 게임이나 장시간 영상 시청 시 스마트폰이 뜨거워지는 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 기술이 제시됐다. 우리 대학 연구진은 전자 대신 자석의 미세한 진동(스핀파)으로 신호를 처리해 발열과 전력 소모를 크게 줄이면서도, 주파수를 수 GHz 범위에서 순간적으로 바꿀 수 있는 원리를 최초로 발견했다. 이 기술은 향후 발열이 적고 배터리가 오래가는 스마트 기기와 초저전력·고속 컴퓨팅 구현에 새로운 전기를 마련할 것으로 기대된다. 우리 대학 물리학과 김갑진 교수 연구팀은 자석 내부에서 일어나는 미세한 진동인 스핀파(Spin wave)를 활용해, 나노 크기에서 신호의 속도(주파수)를 크게 바꾸는 데 성공했다고 19일 밝혔다. 특히 이 진동은 ‘마그논(Magnon)’이라는 단위로 설명되며, 이번 성과는 기존 전자를 이용한 방식으로는 구현하기 어려웠던 아주 작은 크기에서도 전력 소모를 크게 줄일 수 있는 신호 제어 방식을 제시했다는 평가를 받고 있다. 연구팀이 사용한 소재는 머리카락보다 훨씬 얇은 자성 물질을 여러 겹 쌓아 만든 인공 반강자성체(Synthetic Antiferromagnet, SAF)다. 이 구조 안에서는 자석의 미세한 진동(스핀파)이 두 가지 방식(음향(Acoustic) 모드와 광학(Optic) 모드)으로 나타나는데, 연구팀은 특정 조건에서 이 움직임이 서로 갑자기 바뀌는 ‘모드 변환(mode hopping)’ 현상을 최초로 확인했다. 이는 기존처럼 신호의 상태가 연속적으로 변하는 방식과 달리, 특정 순간에 전혀 다른 상태로 바뀌면서 주파수가 함께 급격히 변하는 현상이다. 즉, 복잡한 회로 없이도 스핀파의 상태 변화만으로 신호의 주파수를 제어할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 이번 연구의 핵심은 이러한 모드 변환을 통해 주파수를 5GHz 이상 급격하게 변화시킬 수 있다는 점이다. 이는 마치 라디오를 듣다가 버튼 하나로 채널을 완전히 바꾸는 것과 같은 효과다. 연구팀은 아주 작은 안테나를 이용해 전자기파 신호를 보내 자석 속에 미세한 진동(스핀파)을 만들어냈다. 이후 외부 전력과 자기장의 세기를 조절하자, 이 진동의 속도(주파수)가 일정하게 변하는 것이 아니라 갑자기 ‘툭’ 하고 바뀌는 현상이 나타났다. 이러한 변화는 스핀파의 기본 단위인 ‘마그논’이 하나에서 둘로 나뉘거나, 반대로 다시 하나로 합쳐지는 ‘삼중-마그논 상호작용(three-magnon interaction)’ 과정에서 발생한다. 특히 주목할 점은 이런 빠른 주파수 변화가 복잡한 전자 회로 없이도 가능하다는 것이다. 단순히 신호의 세기만 조절해도 주파수를 자유롭게 바꿀 수 있어, 장치 구조는 더 간단해지고 전력 소모도 크게 줄일 수 있다. 또한 이 현상은 ‘켜짐(1)’과 ‘꺼짐(0)’을 구분하는 스위치처럼 사용할 수 있어, 새로운 방식의 반도체나 인간의 뇌처럼 작동하는 뉴로모픽 컴퓨팅 기술에도 활용될 수 있다. 이번 연구는 자석의 진동을 이용해 정보를 처리하는 ‘스핀파 기반 정보처리 기술’의 실현 가능성을 한 단계 끌어올린 성과로, 향후 초저전력 컴퓨팅과 고속 신호 처리, 전자 대신 스핀(자석의 성질)을 활용하는 차세대 반도체 기술인 스핀트로닉스 소자 등 다양한 분야에서 활용될 전망이다. 김갑진 교수는 “이번 연구는 그동안 이론으로만 제시되었던 마그논 비선형 동역학, 즉 자석의 진동을 이용한 정보처리 원리를 실제 나노 소자에서 구현하고 제어할 수 있음을 입증한 사례”라며, “앞으로 전자 대신 스핀파를 활용하는 새로운 정보처리 패러다임의 발전에 중요한 기반이 될 것”이라고 밝혔다. 이번 연구는 유무진 연구원이 제1저자로 연구를 주도하였으며, 공동 교신저자로 박민규 연구교수가 참여하였다. 해당 논문은 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 3월 12일 게재되었으며 마그논 기반 비선형 동역학 분야에서 중요한 진전을 이룬 성과로 평가된다. ※ 논문명: Mode hopping via nonlinear magnon-magnon coupling in a synthetic antiferromagnet, DOI: 10.1038/s41467-026-70298-2 한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업, 양자정보과학 인적기반조성사업, KAIST 양자대학원, 선도연구센터(SRC) 및 중점연구소의 지원을 받아 수행되었다.
2026.04.20 조회수 414
공기에도 강하고 고속 충전 가능한 ‘꿈의 배터리’ 전고체 배터리 소재 개발 전기차뿐 아니라 로봇, 도심항공교통(UAM) 등 다양한 분야에서 화재 위험이 낮은 ‘꿈의 배터리’ 전고체 배터리에 대한 기대가 커지고 있다. 우리 대학 연구진이 공기에 약하고 성능이 낮았던 고체 전해질의 한계를 동시에 해결할 새로운 설계 원리를 제시했다. 이번 기술은 배터리 안전성과 충전 속도를 함께 높일 수 있어 차세대 전고체 배터리의 실용화 가능성을 제시한 것으로 주목된다. 우리 대학은 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 동국대(총장 윤재웅), 연세대(총장 윤동섭), 충북대(총장 직무대행 박유식) 연구팀과의 공동연구를 통해 공기 노출 환경에서도 구조적 안정성을 유지하면서 이온전도도를 획기적으로 높인 전고체 배터리용 고체 전해질 설계 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 액체 전해질을 사용하는 기존 리튬 이온 배터리와 달리, 전고체 배터리는 화재 위험이 낮은 차세대 배터리로 주목받고 있다. 이 가운데 할라이드계 고체 전해질은 염소(Cl), 브롬(Br)과 같은 할로겐 원소를 포함한 물질로, 이온전도도가 높아 성능 면에서 유리하다. 그러나 공기 중 수분에 매우 취약해 쉽게 성능이 저하되는 단점이 있어 실제 제조와 취급이 까다로운 소재로 알려져 있다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 ‘산소 앵커링(Oxygen Anchoring)’이라는 새로운 구조를 도입했다. 이는 전해질 내부에 산소를 안정적으로 결합시켜 구조를 단단하게 만드는 방식으로, 이 과정에서 텅스텐 원소가 핵심적인 역할을 한다. 그 결과, 해당 전해질은 공기 노출 환경에서도 구조가 쉽게 붕괴되지 않고 안정적으로 유지되는 것으로 나타났다. 또한 연구팀은 안정성뿐 아니라 배터리 성능도 함께 개선했다. 전해질 내부 구조 변화로 리튬 이온의 이동 경로가 더 넓고 원활해지면서 이온 이동 속도가 향상됐기 때문이다. 실제로 산소가 도입된 신소재는 기존 지르코늄(Zr) 기반 할라이드계 고체 전해질보다 이온전도도가 약 2.7배 높은 것으로 확인됐다. 이 기술의 또 다른 특징은 특정 소재에 국한되지 않는다는 점이다. 연구팀은 지르코늄(Zr), 인듐(In), 이트륨(Y), 어븀(Er) 기반 등 다양한 할라이드 고체 전해질에 동일한 전략을 적용해 유사한 효과를 확인했다. 이는 다양한 배터리 소재에 적용 가능한 ‘범용 설계 원리’임을 보여준다. 연구팀은 이번 기술이 공기 안정성과 성능을 동시에 갖춘 고체 전해질 개발에 기여할 것으로 기대하고 있다. 서동화 교수는 “이번 연구는 공기 안정성과 이온전도도를 동시에 향상시키는 구조 설계 전략을 통해 다중 성능을 최적화하는 새로운 소재 설계 원리를 제시한 것으로, 향후 전고체 배터리 연구와 공정 개발의 핵심 지표가 될 것”이라고 말했다. 이번 연구는 KAIST 김재승 박사(현 서울대)와 박희주 연구원, 동국대 김해용 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 국제 학술지 어드밴스드 에너지 머티리얼스(Advanced Energy Materials)에 2026년 3월 6일 자로 게재됐다. ※논문명: Universal Oxychlorination Strategy in Halide Solid Electrolytes for All-Solid-State Batteries, DOI: https://doi.org/10.1002/aenm.202506744 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터와 한국연구재단의 나노및소재기술개발사업의 지원을 받아 수행됐으며, 계산 연구는 국가슈퍼컴퓨팅센터의 자원을 활용해 진행됐다.
2026.04.16 조회수 636
빛 자유 조절로 데이터 처리 혁신...AI 가속기·양자통신 성능 향상 기대 빛을 원하는 형태로 ‘설계’해 인공지능(AI)과 통신 기술을 더 빠르고 정확하게 만들 수 있는 기술이 개발됐다. 우리 대학 연구진이 빛으로 데이터를 처리하는 차세대 칩(광집적회로)의 핵심 부품인 ‘광집적 공진기(빛을 제어하는 장치)’를 개발했으며, 이번 연구는 학부생이 주도했다는 점에서 의미가 크다. 이 기술은 데이터 처리 및 양자통신과 같은 차세대 보안 기술의 핵심 기반으로 활용될 전망이다. 우리 대학은 전기및전자공학부 김상식 교수 연구팀이 한양대학교(총장 이기정) 물리학과 윤재웅 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 빛의 간섭 현상(두 빛이 만나 서로 영향을 주는 현상)을 활용해 광신호를 자유롭게 제어할 수 있는 새로운 구조의 소자인 광집적 공진기를 개발했다고 15일 밝혔다. ‘광집적회로(Photonic Integrated Circuit, PIC)’는 빛을 이용해 데이터를 초고속·저전력으로 처리하는 기술로, 인공지능(AI), 데이터센터, 양자정보처리 등 차세대 핵심 분야에서 중요한 기반 플랫폼 기술로 주목받고 있다. 이 기술의 핵심은 빛을 얼마나 정밀하게 원하는 형태로 제어할 수 있는지에 있다. 특히 광신호의 스펙트럼(빛의 색이나 파장 분포)과 위상 응답(빛의 타이밍이나 파동의 위치)을 자유롭게 조절하는 기술은 고성능 광통신과 광컴퓨팅 구현에 필수적이지만, 기존 방식에서는 근본적인 제약이 존재해 왔다. 연구팀이 주목한 ‘광집적 공진기(광공진기)’는 빛을 일정 공간에 가두어 증폭하거나 특정 색(파장)만 선택하는 핵심 광학 소자로, 악기의 울림통이 소리를 증폭하는 원리와 유사하다. 그러나 기존의 단일 통로 구조 공진기는 광신호의 위상과 스펙트럼을 정밀하게 조절하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘이중 도파로(Dual-bus)’ 구조를 도입했다. 이 구조는 공진기를 통과한 빛과 통과하지 않은 빛을 다시 만나게 해 간섭을 정밀하게 조절하는 방식이다. 이를 통해 광신호를 원하는 형태로 자유롭게 설계할 수 있게 되었으며, 기존에는 구현이 어려웠던 다양한 형태의 빛 신호 제어가 가능해졌다. 이 기술을 적용한 결과, 연구팀은 빛의 색(파장) 특성을 보다 정밀하게 조절할 수 있는 새로운 특성을 확보했으며, 이를 바탕으로 비선형(빛의 색을 바꾸는) 주파수 변환 연구의 새로운 가능성을 제시했다. 이 기술을 활용하면 여러 데이터를 더 빠르고, 더 정확하게 처리할 수 있는데, 이는 향후 초고속 데이터센터 및 AI 가속기와 양자통신 시스템의 성능 향상의 밑거름이 될 것으로 기대된다. 특히 이번 연구는 학부생이 주도했다는 점에서 의미가 크다. KAIST 학부 연구 프로그램(Undergraduate Research Program, URP)을 통해 연구를 수행한 김태원 학사과정 학생은 “집적광학개론 수업에서 배운 공진기 원리를 실제 소자 설계와 논문 성과로 발전시킬 수 있었다”고 말했다. 김상식 교수는 “이번 연구는 새로운 소자를 제안한 것을 넘어, 기존에 간과되었던 광학적 특성을 정밀하게 분석해 물리적 한계를 극복할 수 있음을 보여준 사례”라며 “향후 광학 기반 AI 가속기와 광통신 기술 발전에 폭넓게 기여할 것으로 기대한다”고 밝혔다. 이번 연구는 KAIST 김태원 학사과정 학생이 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 광학 국제 학술지 ‘레이저 앤 포토닉스 리뷰스(Laser & Photonics Reviews)’에 3월 6일 게재됐다. ※ 논문명: Dual-bus resonator for multi-port spectral engineering, DOI: 10.1002/lpor.202502935 한편, 이번 연구는 KAIST URP 프로그램, 정보통신기획평가원, 미국 Asian Office of Aerospace Research and Development, 한국연구재단 개인기초연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.15 조회수 611
AI ‘시간 오류’ 잡았다...의료·법률 분야 신뢰성 높인다 “지난달 취임한 장관이 누구냐”는 질문에 챗GPT가 1년 전 인물을 답한다면 어떨까. 최신 정보를 제대로 반영하지 못하는 AI의 한계를 보여주는 사례다. 우리 대학 연구진이 변화하는 현실 정보를 자동으로 반영하면서도, 겉으로는 맞아 보이는 ‘시간 오류’까지 잡아내는 새로운 평가 기술을 개발했다. AI 신뢰성을 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다. 우리 대학은 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 마이크로소프트연구소(Microsoft Research)와 공동연구를 통해, 시간 데이터베이스 기술을 활용해 거대언어모델(LLM)의 시간 추론 능력을 자동으로 평가·진단하는 시스템을 개발했다고 14일 밝혔다. 인공지능이 사용자의 신뢰를 얻기 위해서는 시시각각 변화하는 현실 정보를 정확히 이해하는 능력이 필수적이다. 그러나 기존 평가 방식은 정답 일치 여부만을 확인하거나 복잡한 시간 관계를 충분히 반영하지 못해, 실제 환경에서 발생하는 다양한 질문 상황을 제대로 평가하기 어렵다는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 지난 40여 년간 검증되어 온 ‘시간 데이터베이스(Temporal Database)’ 설계 이론을 인공지능 평가에 최초로 도입했다. 데이터의 시간적 흐름과 관계 구조를 활용해, 사람이 평가용 문제를 일일이 작성하지 않아도 데이터베이스만으로 13가지 유형의 복잡한 시간 기반 문제가 자동으로 생성되도록 했다는 점이 핵심이다. 특히 이번 기술은 사람이 문제를 직접 만들던 기존 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 평가 문제가 자동 생성되는 방식으로 전환했다는 점에서 가장 큰 혁신으로 평가된다. 또한 데이터베이스를 기준으로 문제 생성부터 정답 도출, 검증까지 전 과정을 자동화해, 기존처럼 문제를 일일이 수정할 필요 없이 유지보수 부담을 획기적으로 줄일 수 있다. 현실 정보가 변경될 경우에는 해당 내용을 데이터베이스에 업데이트하면 평가 문제와 정답, 검증 기준이 자동으로 반영된다. 다만 최신 정보의 입력 자체는 외부 데이터나 관리자를 통해 이루어지며, 본 기술은 이러한 데이터가 갱신된 이후 평가 전반을 자동으로 수행하는 구조다. 또한 연구팀은 단순히 최종 답이 맞는지 틀리는지 여부를 판단하는 기존 방식에서 나아가, 답변 과정에서 제시된 날짜나 기간의 논리적 타당성까지 검증하는 지표를 새롭게 도입했다. 이를 통해 겉보기에는 정답처럼 보이지만 시간적 근거가 잘못된 ‘시간 환각(Temporal Hallucination)’ 현상을 기존 대비 평균 21.7% 더 정확하게 탐지하는 성과를 보였다. 이 기술을 적용하면 정보 변경 시 데이터베이스만 갱신하면 되기 때문에 평가 유지 비용을 크게 절감할 수 있으며, 입력 데이터량 역시 기존 대비 평균 51% 줄어드는 효과를 보였다. 황의종 교수는 “이번 연구는 고전적인 데이터베이스 설계 이론이 최신 인공지능의 신뢰성 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 보여준 사례”라며, “방대한 전문 데이터를 평가 자원으로 전환함으로써 향후 의료·법률 등 다양한 분야의 인공지능 성능 검증에 실질적인 기반이 될 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구는 KAIST 김소연 박사과정이 제1저자로 참여했으며, 마이크로소프트연구소의 진동 왕(Jindong Wang, 現 윌리엄 앤 메리 대학교)과 싱 시에(Xing Xie) 연구원이 공동 저자로 참여했다. 연구 결과는 오는 4월 인공지능 분야 최고 권위 학술대회인 ‘ICLR 2026’에서 발표될 예정이다. ※ 논문명: Harnessing Temporal Databases for Systematic Evaluation of Factual Time-Sensitive Question-Answering in Large Language Models, 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2508.02045 한편, 이번 연구는 마이크로소프트연구소, 한국연구재단, 정보통신기획평가원(IITP) 글로벌 AI 프론티어랩 과제(RS-2024-00469482, RS-2024-00509258)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.14 조회수 644
동맥경화 실시간 감시하는 전자파 걱정 없는 저주파 무선 센서 개발 몸에 착용하는 스마트 기기나 의료 장비에 쓰이는 무선 센서는 아주 작은 변화도 잘 찾아내야 하고 안정적으로 작동해야 한다. 하지만 기존 기술은 주파수를 너무 높게 사용하여 전자파가 서로 방해를 일으키거나(전자기 간섭, EMI) 사람의 몸에 해를 끼칠 수 있다는 문제가 있었다. 국내 연구진이 이러한 문제를 국내 연구진이 근본적으로 해결할 수 있는 저주파 기반 무선 센서 기술이 개발했다. 우리 대학 조천식모빌리티대학원 안승영 교수팀과 한양대학교 화학공학과 김도환 교수팀이 공동 연구를 통해 이온 기반 소재와 무선전력전송 기술을 결합한 ‘저주파 무선 전기화학 센싱 플랫폼(WiLECS)’을 개발했다고 밝혔다. 기존 무선 센서는 전기를 저장하는 능력(정전용량)이 부족해, 이를 보충하려고 메가헤르츠(MHz) 단위의 높은 주파수를 써야했다. 그러나 이런 고주파 방식은 몸속 조직을 뜨겁게 만들거나 신호를 불안정하게 만들어 실제 의료 현장에서 쓰기에 한계가 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해, 한양대학교 연구팀이 이온이 이동하면서 전기를 많이 저장할 수 있는(높은 정전용량) 생체 친화적 이온 소재를 개발하였다. 여기에 KAIST 연구팀이 무선으로 에너지를 주고받는 회로(무선 LC 공진 시스템)를 결합했다. 그 결과, 사람 몸에서도 안정적으로 동작하는 낮은 주파수 형태의 무선 센서를 구현했다. 특히, 연구팀은 금 나노입자 표면에 이온을 붙여두었다가, 평상시에는 이동을 억제하고, 압력이 가해질 때만 이온이 방출되도록 설계했다. 이렇게 하면 작은 자극에도 전기 저장량이 크게 변한다. 이 변화를 무선 주파수의 흔들림으로 확인하면 아주 미세한 압력 변화를 알아낼 수 있다. 1 메가헤르츠(MHz) 이하의 낮은 주파수 대역에서도 성능이 뛰어나며, 전자파 영향이 적어 신호가 깨끗하여 높은 신호대잡음비(SNR)를 달성했다. 연구팀은 이 센서를 인공 혈관 모델에 넣어 실험한 결과, 혈관이 딱딱해지거나 좁아지는 질환(동맥경화)이 있을 때 혈압이 어떻게 변하는지 실시간으로 알아내는 데 성공했다. 이는 향후 심혈관 질환 모니터링 등 의료 분야에서의 활용 가능성을 보여준다. 이번 연구는 단순히 주파수를 높여 성능을 올리려던 기존 방식에서 벗어나, 센서가 작동하는 근본적인 원리(물리적 메커니즘) 자체를 변화시켜 문제를 해결했다는 점에서 의미가 크다. 이는 전자파 안전이 무엇보다 중요한 차세대 바이오 기기 설계에 새로운 길을 열어준 것으로 평가받는다. 안승영 교수는 “이번 연구는 이온 소재와 무선 기술을 결합한 공동연구 성과로, 기존 고주파 기반 무선 센서의 한계를 극복한 사례”라며 “전자파 영향을 최소화하면서도 안정적인 무선 센싱이 가능한 플랫폼으로 확장 가능성이 크다”고 설명했다. KAIST 김해림 박사와 한양대학교 김지홍 박사과정이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계적인 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 3월 11일 자 게재됐다. ※ 논문명: Low-frequency ionic-electronic coupling for energy-efficient noise-resilient wireless bioelectronics ※ DOI: https://www.nature.com/articles/s41467-026-70331-4 ※ 주저자: 김해림(KAIST, 제1저자), 김지홍(한양대, 제1저자), 이재원(KAIST, 공저자), 안승영(KAIST, 공동교신저자), 김도환(한양대, 공동교신저자) 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 개인기초연구사업 (NRS-2025-00515479), 집단연구지원사업, (No. RS-2024-00405818), 미래개척융합과학기술개발 사업 (RS-2022-NR067540), 교육부가 지원하는 이공학학술연구기반구축사업(RS-2024-00436346), 과학기술정보통신부가 지원하는 방송통신산업기술개발사업(No.RS-2020-II200839)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.13 조회수 1568
빛이 약을 자동 조절하는 OLED 패치 개발..치료 속도 2배↑ 연고를 바르고 반창고를 붙이는 대신, 이제는 ‘붙이기만 하면 스스로 치료 강도를 조절하는 스마트 패치’가 등장했다. 우리 대학 연구진이 빛과 약물을 결합해 상처 회복 속도를 약 2배까지 끌어올린 ‘자가조절형 OLED 상처 치료 패치’를 개발했다. 향후 환자 상태에 따라 빛이 약물 방출을 조절하는 지능형 치료 기술로 발전할 전망이다. 우리 대학은 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 한국세라믹기술원(원장 윤종석) 성대경 박사, 충북대학교(총장직무대리 박유식) 박찬수 교수팀과 함께 유기발광다이오드(OLED)와 약물전달시스템(Drug Delivery System)을 결합한 ‘자가조절형 상처 치료 패치’기술을 개발했다고 13일 밝혔다. 연고는 과다 사용 시 부작용이 발생할 수 있고, 빛을 이용해 세포 재생을 돕는 광생물변조(Photobiomodulation, PBM)* 치료 역시 적정량을 넘기면 효과가 떨어지는 한계가 있었다. *PBM(Photobiomodulation): 저강도 빛을 이용해 세포와 조직의 회복을 촉진하는 비침습 치료 방식 연구팀은 이처럼 치료 강도를 적절히 조절하기 어려운 기존 치료법의 한계를 해결하는 데 주목했다. 이번 연구의 핵심은 ‘빛이 약을 조절한다’는 점이다. 빛을 쬐면 몸에서 활성산소종(Reactive Oxygen Species, ROS, 흔히 ‘활성산소’로 불리는 물질)이 생성되는데, 이 물질이 나노입자를 자극해 약물이 방출되도록 하는 역할을 한다. 즉, 빛의 세기에 따라 생성되는 활성산소의 양이 달라지고, 이에 맞춰 약물 방출량도 자연스럽게 조절되는 구조다. 빛을 쬐면 세포 재생이 촉진되는 동시에, 이때 생성되는 ROS가 ‘스위치’ 역할을 해 약물이 필요한 만큼만 자동으로 방출된다. 사람이 따로 조절하지 않아도 치료가 스스로 최적 수준을 유지하는 ‘지능형 치료 방식’이다. 쉽게 말해, 빛을 비추면 그 강도에 맞춰 약이 자동으로 적당한 양만 나오는 ‘스스로 조절되는 치료 패치’다. 연구팀은 피부에 밀착되는 630나노미터(nm) 파장의 OLED 패치를 제작했다. 이 패치는 빛을 고르게 전달해 세포 재생을 유도하는 동시에, 피부 재생 효과로 잘 알려진 식물 유래 성분인 병풀 추출물(Centella asiatica, 일명 호랑이풀)과 같은 항산화 약물을 적정량만 방출하도록 설계됐다. 또한 피부 곡면에 완전히 밀착되는 웨어러블 형태로 제작돼 빛 에너지 손실을 줄였으며, 장시간 사용 시에도 온도를 약 31도 수준으로 유지해 저온 화상 위험 없이 안전하게 사용할 수 있다. 400시간 이상 성능을 유지하는 안정성도 확인돼 실제 의료기기 적용 가능성도 확보했다. 효과는 실험을 통해 확인됐다. 피부 세포 실험에서는 빛과 약물을 함께 사용하는 ‘복합 치료’가 단일 치료보다 더 빠른 회복을 보였다. 생쥐 실험에서는 치료 14일 차 기준 상처 회복률이 67%로 나타나, 대조군(35%) 대비 약 2배 빠른 치유 속도를 기록했다. 피부 두께와 장벽 단백질 형성도 정상 수준으로 회복되는 등 치유의 질 역시 크게 향상됐다. 최경철 교수는 “이번 연구는 OLED 기반 빛 치료를 단순히 쬐는 수준을 넘어 치료를 조절하는 역할까지 수행하며, 상처 상태에 따라 약물 방출이 자동으로 조절되는 복합 치료 플랫폼으로 확장한 사례”라며 “향후 다양한 상처와 질환에 적용 가능한, 환자의 몸 상태에 따라 스스로 반응하는 지능형 치료 기술로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다. 이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 연혜정 박사과정이 제1저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘머티리얼즈 호라이즌스(Materials Horizons)’에 지난 1월 온라인 게재된 데 이어 3월 표지논문(Front Cover Paper)으로 선정됐다. ※ 논문명: A self-regulating wearable OLED patch for accelerated wound healing via photobiomodulation-triggered drug delivery, DOI: https://doi.org/10.1039/D5MH02129D 본 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단(NRF)을 통해 수행된 미래개척 융합과학기술개발사업(2021M3C1C3097646)의 지원을 받아 수행되었다.
2026.04.13 조회수 646
사람처럼 ‘보고 판단해 움직이는 로봇’ 현실화 시각 정보 없이도 지형을 추정해 보행할 수 있을 뿐만 아니라, 동물이 눈으로 지형을 살피며 발걸음을 조정하듯 카메라나 라이다(LiDAR) 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 스스로 판단해 걷는 기능을 갖춘 사족보행 로봇 기술이 우리 대학 연구진에 의해 개발됐다. 이번 기술은 휠-족형 로봇과 휴머노이드 로봇 등 다양한 로봇 플랫폼으로의 확장 적용도 기대된다. 우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀은 연구실 창업기업인 유로보틱스(주)와의 공동 연구를 통해, 시각 정보를 기반으로 지형을 인지하고 실시간으로 보행 전략을 조정하는 사족보행 로봇 제어 기술 ‘드림워크++(DreamWaQ++)’를 개발했다고 밝혔다. 본 연구팀에서 기 개발한 ‘드림워크(DreamWaQ)’는 관절 엔코더와 관성 센서 등 자기수용 감각만으로 지형을 추정하며 보행하는 ‘블라인드 보행(blind locomotion)’ 기술로, 시각 정보 없이도 강인한 이동이 가능한 것이 특징이다. 재난 상황 등 시각 정보 확보가 어려운 환경에서도 안정적인 보행이 가능하지만, 로봇의 다리가 장애물에 직접 접촉한 이후에야 움직임을 조정할 수 있다는 한계가 있었다. 이번에 개발된 드림워크++는 자기수용 감각과 함께 카메라·라이다 기반 외수용 감각을 융합해 이러한 한계를 극복했다. 로봇이 장애물을 사전에 인지하고 선제적으로 보행 전략을 조정함으로써, 단순 반응형 제어를 넘어 환경을 이해하고 판단하는 ‘인지 기반 보행’을 구현한 것이 핵심이다. 연구팀은 이를 위해 다중 감각 강화학습 구조를 설계했으며, 경량 연산 기반으로 실시간 제어가 가능하도록 구현했다. 또한 센서 오류 발생 시 자동으로 다른 감각 기반 보행으로 전환하는 안정성과, 다양한 로봇 플랫폼에 적용 가능한 확장성을 동시에 확보했다. 성능 또한 실험을 통해 입증됐다. 드림워크++를 적용한 로봇은 다양한 도전적 환경에서 기존 기술을 뛰어넘는 성능을 보였다. 계단 주행 실험에서는 50개 계단(수평 30.03m, 수직 7.38m) 코스를 단 35초 만에 완주하며, 블라인드 보행 제어기와 상용 인지형 제어기를 모두 능가했다. 급경사 환경에서는 훈련 조건(10°)보다 3.5배 가파른 35° 경사면을 안정적으로 등반했으며, 자세를 능동적으로 조정해 후방 다리 모터 토크를 기존 대비 약 1.5배 절감했다. 또한 다양한 장애물 상황에서 별도의 경로 계획 없이도 더 효율적인 경로를 스스로 선택하는 등 학습 기반 인지 능력을 보였으며, 불확실한 낙차 지형에서는 자발적으로 멈춰 지면을 탐색한 뒤 이동하는 ‘탐색 행동’도 확인됐다. 이와 함께 2.5kg의 탑재물을 실은 상태에서도 로봇 높이를 넘는 41cm 장애물을 극복하는 등 높은 민첩성을 입증했다. 시뮬레이션에서 ANYmal-C(애니멀-C, 스위스 취리히연방공대에서 개발된 대표적인 사족보행 로봇)로는 최대 1.0m, KAIST 하운드(KAIST 기계공학과 박해원 교수팀 개발 사족보행 로봇)로는 1.5m 수준의 장애물까지 대응 가능한 것으로 나타났다. 특히 이 기술은 비교적 낮은 장애물(27cm)만 학습했음에도, 실제 더 높은 42cm 계단에서도 약 80%의 성공률을 기록했다. 이는 로봇이 단순히 학습된 상황을 반복하는 것이 아니라, 새로운 환경에도 스스로 적응할 수 있는 능력을 갖췄다는 의미다. 연구팀은 이번 기술이 재난 대응, 산업 시설 점검, 산림 및 농업 등 기존 바퀴형 로봇이 접근하기 어려운 환경에서 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 명현 교수는 “이번 연구는 로봇이 단순히 움직이는 수준을 넘어, 환경을 이해하고 스스로 판단하는 단계로 발전했음을 보여준다”며 “향후 다양한 실제 환경에서 활용 가능한 지능형 이동 기술로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 이번 연구는 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra) 박사(現 크래프톤 연구원, KAIST 박사 졸)가 제1저자로 참여했으며, 유병호 박사(유로보틱스(주) CEO), 오민호 박사(유로보틱스(주) CTO), 이동규(유로보틱스(주) CTO), 이승현(KAIST), 이현우(KAIST), 임형태 박사(MIT 박사후연구원)가 공동저자로 참여했다. 이 연구는 세계 최고 권위의 로보틱스 저널 IEEE Transactions on Robotics(T-RO)에 2월 게재됐다. ※ 논문명: DreamWaQ++: Obstacle-Aware Quadrupedal Locomotion With Resilient Multi-Modal Reinforcement Learning, 논문원본: https://arxiv.org/abs/2409.19709 ) ※ 개발된 드림워크++의 구동 및 보행 영상 ● 드림워크++ 메인 영상: https://youtu.be/DECFbMdpfps ● 드림워크++ 부가 영상: https://youtu.be/Img5a_yKjMs ● 개선된 드림워크의 휴머노이드 적용 영상: https://youtu.be/Kt5PgEiOijQ?si=I4O0flDSOV8ccX3d, https://www.youtube.com/watch?v=sWQY6prcQXw ● 개선된 드림워크의 휠-족형 로봇 적용 영상: https://youtu.be/7ruz6u5IhUE ● 프로젝트 페이지: https://dreamwaqpp.github.io 한편, 이번 연구는 산업통상자원부 한국산업기술평가관리원(KEIT)의 지원(과제번호 20018216, ‘동적, 비정형 환경에서의 보행 로봇의 자율이동을 위한 이동지능 SW 개발 및 실현장 적용’)과 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발 사업(과제번호 RS-2025-25424472)의 지원을 받아 수행되었다.
2026.04.13 조회수 450
이노코어 연구단, 노벨화학상 데이비드 베이커와 ‘AI 단백질 설계’ 성공 과학기술정보통신부 이노코어(InnoCORE) 사업을 통해 구축된 연구 협력 기반 아래, KAIST 이노코어 연구진이 의미 있는 연구 성과를 도출했다. 우리 대학은 2024년 노벨 화학상 수상자인 David Baker 교수(데이비드 베이커, 미국 워싱턴대학교)의 방문을 계기로, 공동연구를 통해 AI로 원하는 화합물을 정확히 인식하는 단백질 설계 연구 결과를 공개했다. 우리 대학은 생명과학과 이규리 교수가 AI-CRED 혁신신약 이노코어(InnoCORE) 연구단에 참여 중인 연구진으로서, David Baker 교수와의 공동 연구를 통해 특정 화합물을 선택적으로 인식하는 인공 단백질을 AI로 설계하는 데 성공했다고 9일 밝혔다. 이번 연구는 AI를 활용해 특정 화합물을 인식하는 단백질을 처음부터 설계(de novo)하고, 이를 실제로 작동하는 바이오 센서로 구현한 것이 특징이다. 기존에는 자연 단백질을 탐색하거나 일부 기능을 수정하는 방식이 주를 이뤘다면, 이번 연구는 AI 기반 설계를 통해 원하는 기능을 갖는 단백질을 ‘맞춤 제작’하고 실험적으로 검증까지 완료했다는 점에서 의미가 크다. 특히 연구진은 스트레스 호르몬인 코티솔(cortisol)을 선택적으로 인식하는 단백질을 설계하고, 이를 기반으로 AI가 설계한 바이오 센서를 구현하는 데 성공했다. 이는 단백질 설계에 그치지 않고 실제 측정 가능한 센서 기술로 확장한 것으로, 단백질 설계 분야의 오랜 난제였던 저분자 화합물 인식 문제를 해결한 사례로 평가된다. 이번 연구 성과는 향후 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 혈액 속 바이오마커를 정밀하게 감지해 질병을 조기에 진단할 수 있으며, 특정 분자를 선택적으로 인식하는 단백질 설계를 통해 표적 치료제 개발에도 기여할 수 있다. 또한 환경 오염 물질을 감지하는 센서 개발로 공기와 수질을 실시간으로 모니터링하는 등 맞춤형 바이오 센서 기술 구현이 가능해질 전망이다. 화합물을 인식하는 신규 단백질(de novo protein) 설계는 원자 단위의 정밀한 계산이 필요해 오랜 기간 단백질 설계 분야의 난제로 꼽혀왔다. 연구진은 단백질-리간드 상호작용을 정밀하게 반영하는 AI 모델을 개발하고, 이를 활용해 결합 단백질 설계에 성공했다. 그 결과, 대사물질과 저분자 약물을 포함한 6종의 화합물 각각에 대해 인공 결합 단백질을 설계하고, 실험을 통해 기능을 검증했다. 특히 코티솔과 결합하는 신규 단백질을 기반으로 화학 유도 이합체(chemical-induced dimer)를 설계해 코티솔 바이오 센서를 개발했다. 해당 설계 기술은 미국에서 임시 특허를 출원한 상태다. 이규리 교수는 “이번 연구는 AI를 활용해 특정 화합물을 정밀하게 인식하는 단백질을 설계할 수 있음을 실험적으로 입증한 것”이라며 “앞으로 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 단백질 설계 기술로 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 이번 연구는 KAIST 생명과학과 이규리 교수가 제1저자로, David Baker 교수가 교신저자로 참여했으며, 2026년 3월 28일 국제 학술지 Nature Communications에 게재됐다. ※논문명: Small-molecule binding and sensing with a designed protein family DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-70953-8 이규리 교수는 2025년 2월 KAIST에 부임한 신임 교수로, 단백질 디자인 연구실을 이끌고 있다. 원자 단위의 정밀한 단백질 복합체 설계 분야에서 세계적인 전문성을 보유하고 있으며, AI 기반 단백질 설계, 인공 효소 설계, RNA 인식 단백질 개발 등 다양한 연구를 수행하고 있다. 또한 InnoCORE 사업의 AI-CRED 혁신신약 연구단 소속 멘토 교수로 참여해 효소 및 펩타이드 신약 설계 연구를 진행 중이다. 이 교수는 2018년부터 2024년까지 David Baker 교수 연구실(미국 워싱턴대학교, Howard Hughes Medical Institute)에서 박사후연구원 및 Staff Scientist로 연구를 수행했다. David Baker 교수는 단백질 구조 예측과 설계 분야의 세계적 석학으로, 2024년 노벨 화학상을 수상했다. AI-CRED 혁신신약 연구단 멘토 교수인 이도헌 처장은 “이번 성과는 이노코어 연구진과 글로벌 석학 간 협력을 통해 도출된 의미 있는 결과”라며, “앞으로도 이노코어 사업을 통해 유치한 박사후연구원들과의 적극적인 연구 협업을 기반으로 연구 역량을 더욱 강화해 AI 신약 개발과 바이오 분야에서 지속적인 혁신 성과를 창출해 나갈 것”이라고 밝혔다. 한편 KAIST는 David Baker 교수의 방한을 계기로, 4월 9일(목) 오후 4시 KI 빌딩 퓨전홀에서 Hannele Ruohola-Baker 교수(한넬레 루오홀라-베이커, 미국 워싱턴대학교)와 함께 ‘Advances in AI-powered protein design and biomedical science(인공지능 기반 단백질 설계 및 생의학 연구의 최신 동향)’를 주제로 강연을 개최할 예정이다. 본 행사는 KAIST 해외 석학 초빙 교수 지원 사업, KAI-X, InnoCORE AI-CRED 혁신신약단, 그리고 과학기술정보통신부 해외우수연구기관협력허브구축 사업의 지원으로 진행된다. 이광형 KAIST 총장은 “노벨 화학상 수상자 David Baker 교수와의 협력을 통해 AI 기반 단백질 설계라는 의미 있는 성과를 도출했다”며 “이번 연구는 KAIST가 세계적인 연구기관과 어깨를 나란히 하며 혁신 연구를 선도하고 있음을 보여주는 사례”라고 밝혔다. 한편, KAIST 이노코어(InnoCORE) 연구단은 국내·외 최상위 박사후연구원이 첨단 집단연구 환경에서 AI 융합기술 개발에 매진하도록 지원함으로써 글로벌 공동연구를 촉진하고, AI 기반 과학기술 혁신을 가속화하는 것을 목표로 한다. KAIST는 주관기관으로서 ▲초거대언어모델 혁신 연구단 ▲AI 기반 지능형 설계–제조 통합 연구단 ▲AI-CRED 혁신신약 연구단 ▲AI-Transformed Aerospace 연구단을 운영하고 있다.
2026.04.09 조회수 826

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