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빛 기반 양자컴퓨터 연산을 ‘CT처럼’ 완전히 들여다본다 빛(광학)을 기반으로 한 양자컴퓨터는 빠른 속도와 높은 확장성을 갖춘 차세대 컴퓨팅 기술로 주목받고 있다. 하지만 여러 개의 빛 신호(광학 모드)가 동시에 얽혀 작동하는 복잡한 연산 과정을 실험으로 정확히 규명하는 것은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 우리 대학 연구팀은 이러한 한계를 극복해, 복잡한 다중 광학모드 양자 연산을 CT처럼 훤하게 볼 수 있는 효율적인 기술을 세계 최초 개발했다. 이번 기술은 적은 데이터로도 대규모 연산을 분석할 수 있어, 차세대 양자컴퓨팅과 양자통신 기술 발전에 중요한 전환점을 마련했다. 우리 대학은 물리학과 라영식 교수 연구팀이 빛을 이용해 연산하는 양자컴퓨터의 내부에서 일어나는 다중 광학모드 양자연산의 특성을 빠르고 정확하게 파악할 수 있는 양자연산 토모그래피(Quantum Process Tomography) 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 양자컴퓨터의 ‘CT 촬영’ 기술, 한계를 뛰어넘다 ‘토모그래피(Tomography)’는 의료용 CT처럼 보이지 않는 내부 구조를 다양한 데이터를 바탕으로 복원하는 기술이다. 양자컴퓨팅에서도 동일하게, 여러 실험 데이터를 이용해 양자연산 내부의 작동 원리를 재구성하는 기술이 필수적이다. 양자컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 월등한 성능을 내려면 동시에 조작할 수 있는 양자 단위(큐빗 or 모드)의 수가 많아야 한다. 하지만 큐빗 또는 광학 모드의 수가 늘어날수록 토모그래피에 필요한 작업량이 기하급수적으로 증가해, 기존 기술로는 5개 이상의 광학 모드를 분석하는 것조차 어려웠다. 연구팀은 이번 기술로 양자연산 내부에서 실제로 무슨 일이 일어나는지 CT 촬영하듯 명확하게 그려낼 수 있게 되었다. 증폭 행렬·잡음 행렬 기반의 새로운 수학 프레임워크 제시 양자컴퓨터 안에서는 여러 개의 빛 신호가 서로 영향을 주며 매우 복잡하게 얽혀 움직인다. 연구팀은 비선형 광학 과정(nonlinear optical process)을 정밀하게 기술하는 새로운 수학적 표현을 도입했다. 빛이 서로 영향을 주고받으며 변하는 복잡한 양자 상태를 빛이 얼마나 증폭되고 어떻게 변했는지에 대한 ‘증폭 행렬(Amplification matrix)’과 외부 환경 때문에 생긴 잡음이나 손실이 얼마나 섞였는지에 대한‘잡음 행렬(Noise matrix)’이라는 두 가지 틀로 분석하는 방식이다. 이 방식은 빛이 본래 가진 양자특성 변화(이상적인 변화)와 현실 세계에서 피할 수 없는 잡음(비이상적인 변화)을 각각 따로, 동시에 정확하게 볼 수 있는 '양자 상태 지도'를 만든 것으로 실제 양자컴퓨터의 동작을 더욱 현실적으로 규명할 수 있다. 데이터량은 혁신적으로 줄이고 분석은 16모드까지 확대 연구팀은 양자연산이 어떻게 작동하는지 알아내기 위해 여러 종류의 ‘빛 신호(양자상태)’를 입력하고, 그 결과가 어떻게 바뀌었는지 하나하나 정밀하게 관찰했다. 그리고 이렇게 모은 데이터를 가장 정확한 방식으로 설명해주는 통계 기법(최대우도추정)을 이용해 ‘실제로 내부에서 어떤 연산이 일어났는지’를 역으로 추적했다. 그 결과, 기존 방식은 모드가 조금만 늘어나도 필요한 분석 양이 폭발적으로 많아져 사실상 5개 정도까지만 분석이 가능했지만, 이번 기술은 필요한 계산량을 크게 줄여, 세계 최초로 무려 16개의 광학 모드(빛 신호)가 서로 얽혀 작동하는 대규모 양자연산을 실험적으로 규명하는데 성공했다. 라영식 교수는 “이번 연구는 양자컴퓨팅의 필수 기반기술인 양자연산 토모그래피의 효율을 획기적으로 높인 성과”라며, “확보한 기술은 향후 양자컴퓨팅·양자통신·양자센싱 등 다양한 양자기술의 확장성과 신뢰성을 높이는 데 크게 기여할 것”이라고 말했다. 물리학과 곽근희 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여하고 노찬 박사후연구원, 윤영도 석박사통합과정 학생, 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London)의 김명식 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `네이처 포토닉스(Nature Photonics)'에 2025년 11월 11일 온라인판으로 정식 출판됐다. ※ 논문명: Completely characterizing multimode second-order nonlinear optical quantum processes, DOI:10.1038/s41566-025-01787-x 한편 이번 연구는 한국연구재단 (양자컴퓨팅 기술개발사업, 중견연구자 지원사업, 소재혁신 양자시뮬레이터 개발사업, 양자기술연구개발 선도사업, 기초연구실 지원사업)과 정보통신기획평가원 (양자인터넷 핵심원천기술 사업, 대학ICT연구센터지원사업) 및 미국 공군연구소의 지원을 받아 수행됐다.
2025.11.17 조회수 110
원자 하나 바꿔‘분자 접는 법’찾았다 ! AI 신약 개발 앞당긴다 신약이 효과를 내려면 약물이 몸속 단백질의 특정 부위에 정확히 결합해야 한다. 우리 대학 연구진이 단백질을 이루는 기본 단위인 펩타이드 분자의 접힘 구조를 원자 수준에서 정밀하게 제어할 수 있는 기술을 개발했다. 이번 연구로 원자 하나의 변환이 분자의 형태를 바꾸는 ‘설계 스위치’처럼 작용한다는 사실이 밝혀지면서, AI 기반 맞춤형 신약 설계의 핵심 플랫폼 기술로 주목받고 있다. 우리 대학은 이노코어 AI-CRED 혁신신약 연구단(단장 이희승 석좌교수)이 출범 후 첫 연구성과로, 단백질 분자 구조인 펩타이드의 아주 작은 변화인 ‘티오아마이드(thioamide) 변환’을 통해 분자의 접힘 방식을 정밀하게 조절할 수 있는 새로운 원리를 규명했다고 16일 밝혔다. *티오아마이드 변환(thioamide substitution): 펩타이드는 원래 C(=O)–NH(탄소–산소–질소로 이루어진 결합)인데 여기서 산소(O) 대신 황(S) 으로 바꾼 것이 바로 ‘티오아마이드(thioamide)’임. 즉, O → S로 바꾸는 과정을 티오아마이드 변환이라 부름 □ 분자의 ‘접힘(folding)’을 제어하는 기술, 정밀 신약 설계의 새 패러다임 단백질이나 펩타이드 같은 생체분자는 스스로 접히며 입체적인 구조를 만들어야 기능을 수행한다. 이러한 ‘분자의 접힘(folding) 방식’은 생명 현상을 결정짓는 핵심 원리이자, 맞춤형 신약 설계의 출발점으로 꼽힌다. 특히, 분자가 고리 형태를 이루는 ‘매크로사이클(macrocycle)’은 모양이 안정적이어서 단백질 표면에 정확히 결합할 수 있어 차세대 정밀 신약의 주요 구조로 주목받고 있다. □ 원자 한 개로 바뀌는 구조 — 티오아마이드(Thioamide) 혁신 연구팀은 펩타이드 결합 내 산소 원자(O)를 황 원자(S)로 치환하는 티오아마이드(thioamide) 변환 기술을 통해, 분자가 스스로 접히는 방식을 원자 수준에서 정밀하게 제어할 수 있음을 세계 최초로 입증했다. 이 미세한 변환은 수소결합의 길이와 방향을 바꾸어 기존에 없던 곡선형 및 원뿔형 나선 구조와 대칭성이 높은 매크로사이클을 만들어냈다. 즉, 복잡한 분자 접힘을 ‘원자 한 개 수준의 설계’로 정밀하게 조절한 최초의 사례다. □ 용해도·가역성·확장성까지 — AI 기반 신약 플랫폼 기술로 발전 이번 연구를 통해 펩타이드가 용매에 더 잘 녹고, 분자 구조를 자유롭게 바꾸거나 되돌릴 수 있으며, 더 크고 복잡한 구조까지 합성할 수 있음을 확인했다. 이를 통해 약물의 성능을 높이고, 설계의 자유도 또한 확장할 수 있는 가능성을 제시했다. 특히 티오아마이드 변환 기술을 적용한 결과, 황을 포함한 펩타이드의 용해도가 크게 향상되어 세계 최장(32-mer, 약 4 kDa) β-펩타이드를 용액상에서 합성하는 데 성공했다. 또한 은 이온을 이용한 온화한 반응으로 황을 다시 산소로 바꾸는 ‘가역적 분자 편집 기술’을 확립해, 설계 단계에서 분자 구조를 정밀하게 제어할 수 있는 기반을 마련했다. □ AI가 학습할 수 있는 고정밀 분자 데이터로 혁신신약 설계 앞당긴다 이번 연구는 단순한 구조 제어를 넘어, AI가 학습할 수 있는 고정밀 분자 구조 데이터를 제공한다는 점에서 큰 의미가 있다. 이 데이터는 향후 AI가 분자 구조와 약물 효능 간의 관계를 스스로 학습하여 신약 후보를 빠르고 정밀하게 예측할 수 있는 기반 기술로 활용될 전망이다. 또한 이 기술은 단백질–펩타이드 상호작용 조절제, 자기조립 나노구조체, 차세대 바이오소재 등 다양한 분야로 확장 가능성이 크다. 이희승 KAIST 석좌교수는 “간단한 화학적 변화를 통해 분자의 형태를 정밀하게 제어할 수 있음을 보여준 연구”라며, “AI가 학습하기에 최적화된 구조 데이터를 제공함으로써 향후 AI 기반 혁신 신약 설계의 출발점이 될 것”이라고 밝혔다. 이번 연구는 이노코어 AI-CRED 연구단 소속 펠로우인 홍정우 박사와 김재욱 박사가 주도했다. 두 연구자는 설계–합성–구조분석 전 과정을 이끌며, 연구단이 추구하는 차세대 혁신신약 인재 양성의 대표적 성과를 보여주었다. 이 연구 결과는 화학 분야 최고 학술지인 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society, JACS, IF 15.6) 10월 29일 자 온라인판에 게재되었고 온라인 표지(Supplementary Cover)로도 선정되었다. ※논문명: Programmable Helicity and Macrocycle Symmetry in β-Peptides via Site-Selective Thioamide Substitution, DOI: 10.1021/jacs.5c13858 이번 연구는 KAIST 이노코어 사업과 한국연구재단 중견연구사업의 지원을 받아 수행되었다. 한편, 이노코어 AI-CRED 혁신신약 연구단은 인공지능(AI)과 화학·생명과학의 융합을 통해 국가 전략기술인 혁신신약 개발을 선도하는 KAIST의 핵심 연구허브다. AI를 활용한 신약 설계, 구조예측, 약물반응 시뮬레이션 등에서 국가 차원의 AI 신약개발 플랫폼 구축을 목표로 하고 있다.
2025.11.16 조회수 35
AI로 의과학·바이오 분야 새 시대 연다 우리 대학은 과학기술정보통신부가 주관하는‘AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업’의 ‘루닛 컨소시움’ 주요 참여기관으로 선정되어, 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 14일 밝혔다. 이번 사업을 통해 KAIST는 바이오·의료 데이터 전주기를 아우르는‘의과학 특화 AI 파운데이션 모델’을 개발하며, AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성을 주도할 계획이다. ‘루닛 컨소시움’에는 루닛을 중심으로 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, 아이젠사이언스, SK바이오팜, 리벨리온 등 7개 기업과, KAIST, 서울대, NYU, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원 등 9개 의료기관 및 연구기관이 함께 참여한다. 본 컨소시엄은 최신 B200 GPU 256장을 지원받아, 의료 데이터를 처음부터 끝까지 연결해 분석하는 AI 시스템인‘증거사슬(Chain of Evidence) 기반 전주기 의과학 AI 모델’과 여러 AI가 협력해 진단·예측을 수행하는 시스템인 ‘멀티 에이전트(Multi-Agent) 서비스’를 구축·실증할 예정이다. 우리 대학은 이번 사업에서 전산학부 및 김재철AI대학원 교수진들이 공동 연구팀을 이루어 참여한다. 최윤재, 김태균, 예종철, 김현우, 홍승훈 교수가 연구팀으로 활동하며, 이상엽 연구부총장은 자문 역할을 맡고 있다. 연구진은 데이터를 단순히 수집하는데 그치지 않고, AI가 실제로 학습하고 활용할 수 있도록 의료와 생명과학 데이터를 정교하게 가공하고 체계적으로 관리하는 전략(L1~L7 단계)을 세운다. 이를 통해 의료 정보, 유전자·단백질 데이터, 신약 후보 물질 등 다양한 생명과학 데이터를 연결해 분석하는 AI 모델을 개발·검증할 예정이다. 연구팀이 통합하려는 데이터는 언어에서부터 실제 환자 진료 정보까지 폭넓게 포함된다. 구체적으로는 L1은 언어 데이터, L2는 분자의 구조, L3은 단백질과 항체, L4는 유전자와 단백질 정보를 아우르는 오믹스 데이터, L5는 의약품 정보, L6은 의과학 연구와 임상 데이터, 그리고 L7은 실제 병원에서 얻는 진료 데이터(실세계 임상 데이터) 를 의미한다. 즉, AI가 다루는 데이터는 말과 글에서 시작해, 분자와 단백질, 약물, 임상 연구, 그리고 실제 환자 진료 정보까지 모두 연결된다. 이상엽 부총장은 합성생물학과 시스템 대사공학 분야의 세계적 석학으로, 생명과학·공학·AI 융합을 통한 바이오 제조 플랫폼 구축과 정책 자문을 이끌고 있다. 그는 유전자와 단백질 등 생명정보(오믹스) 분석을 자문하고, 실험 결과를 검증하는 피드백 시스템을 설계해 한국이 개발하는 의료 AI 모델이 국제적 신뢰성과 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하고 있다. 이 부총장은 “AI 기술이 생명과학과 공학의 경계를 허물며 새로운 지식 창출의 패러다임을 만들어가고 있다”며, “KAIST는 의과학 전주기 데이터를 활용해 AI가 질병의 원인을 밝히고 치료를 예측하는 시대를 앞당길 것”이라고 말했다. 이광형 KAIST 총장은 “KAIST는 AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성에 기여하고, 세계 최고 수준의 AI·바이오 융합 연구를 통해 국가 전략산업의 혁신을 선도하며 인류 건강과 과학기술의 진보를 이끌어가겠다”고 밝혔다. 루닛 컨소시움에서 개발되는 모델은 상업적 활용이 가능한 오픈 라이선스(Open License) 형태로 공개되어, 국민건강 챗봇 등 다양한 의료·헬스케어 서비스로 확장될 예정이다. 우리 대학은 이번 참여를 계기로 AI 기반 생명과학 데이터 인프라 구축, 의료 AI 표준화, AI 윤리 및 정책 자문 연구 등을 강화해 국가 바이오·의과학 연구의 AI 전환을 선도할 계획이다.
2025.11.14 조회수 471
입어도 되고 수술 없이 치료도 되는 초음파 센서 나왔다 기존의 몸에 부착해 사용하는 초음파 센서는 출력 세기가 약하고 구조가 쉽게 변형돼, 고해상도 영상이나 치료 목적으로 활용하기 어려웠다. 우리 대학 연구팀이 이러한 한계를 극복하고 곡률(휘어진 정도)을 자유롭게 조절할 수 있는 유연 초음파 센서 기술을 개발했다. 이번 성과는 몸에 밀착해 정확한 영상을 얻는 웨어러블 의료기기와 수술 없이 초음파로 치료까지 가능한 비침습적 차세대 의료기술의 발전 가능성을 크게 높였다. 우리 대학은 전기및전자공학부 이현주 교수 연구팀이 반도체 웨이퍼 공정(MEMS)을 활용해 유연함부터 단단함까지 자유롭게 구현할 수 있는 ‘Flex-to-Rigid(FTR) 구조’의 초음파 트랜스듀서(센서, CMUT)를 제작했다고 12일 밝혔다. 연구팀은 저온에서 녹는 금속(저융점 합금, LMPA)을 소자 내부에 삽입해, 전류를 가하면 금속이 녹아 자유롭게 형태를 바꾸고, 냉각 시 다시 고체로 굳어 원하는 곡면 형태로 고정할 수 있는 기술을 구현했다. 기존의 고분자(폴리머) 막 기반 초음파 센서(CMUT)는 낮은 탄성계수(딱딱함)로 인해 충분한 음향 에너지를 발생시키지 못하고, 진동 시 초점이 흐려지는 문제가 있었다. 또한 곡률 조절이 어려워 목표 위치에 정밀하게 초점을 맞추기 힘든 한계가 있었다. 이현주 교수 연구팀은 단단한 실리콘 기판에 유연한 엘라스토머(고무 유사 물질) 브리지를 결합한 FTR 구조를 고안해 높은 출력 성능과 유연성을 동시에 확보했다. 내부의 저융점 합금은 전류에 의해 고체와 액체 상태를 오가며, 소자의 형태를 자유롭게 조정하고 고정할 수 있도록 돕는다. 그 결과, 초음파가 한 점으로 모이도록 전자적으로 신호를 제어하는 ‘별도의 빔 조정’ 과정 없이도 이번에 개발한 센서로 기계적으로 모양(곡률)에 맞추어 초점을 자동으로 형성하기 때문에 특정 부위에 정밀한 초음파 초점을 형성할 수 있었으며, 반복적인 굽힘에도 안정적인 전기·음향 특성이 유지됨을 확인했다. 이 센서의 출력은 조직을 손상시키지 않고 특정 부위를 부드럽게 자극해 치료 효과를 내는 초음파 기술인 ‘저강도 집속 초음파(LIFU)’ 수준 이상으로, 수술이나 절개 없이 신경과 장기를 자극해 염증을 완화하는 비침습적 치료에 활용될 수 있음이 검증됐다. 연구팀은 이 소자를 동물 모델에 적용해 비장(spleen)을 비침습적으로 자극하는 실험을 수행했으며, 그 결과 관절염 모델에서 염증이 완화되고 보행이 개선되는 치료 효과를 확인했다. 향후에는 한줄(1차원)이 아닌 많은 초음파 센서를 평면 위에 바둑판처럼 배열한 구조인 ‘2차원 배열 소자’ 개발을 통해 고해상도 초음파 영상과 치료를 동시에 구현하는 스마트 의료 기술로 발전시킬 계획이다. 또한 이 기술은 반도체 공정과 호환돼 대량 생산이 가능하므로, 웨어러블 및 재택 의료용 초음파 시스템으로 확장될 전망이다. 이번 연구에는 전기및전자공학부 이상목 박사와 샤오지아 량(Xiaojia Liang) 박사과정이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 네이처 파트너 저널 플렉서블 일렉트로닉스(npj Flexible Electronics, IF 15.5)에 10월 23일 자 온라인판으로 게재됐다. ※ 논문명: Flexible ultrasound transducer array with statically adjustable curvature for anti-inflammatory treatment DOI https://doi.org/10.1038/s41528-025-00484-7 과학기술정보통신부 바이오‧의료기술개발사업(뇌과학 선도융합기술개발사업)과 범부처전주기의료기기연구개발사업단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.11.12 조회수 667
AI가 잘 작동할지 미리 안다. 그래프 학습으로 예측 속도 43배↑ 목표 과업에 좋은 성능을 보이는 신경망 구조를 찾는 것은 큰 비용이 소요되어, 신경망의 성능을 효율적으로 예측하는 방법론이 활발히 연구되었다. 우리 대학 김재철AI대학원 소속 김선우 박사과정, 황현진 석박통합과정(지도교수 신기정)은 그래프 기반 사전학습을 이용하여, 기존의 효과적인 방법론의 성능을 개선하면서, 약 43배 빠른 예측 속도를 보이는 예측 기법을 개발하였다. 인공지능 모델은 최근 다양한 분야에서 괄목할 성과를 거두었지만, 모델의 신경망 구조가 해당 모델의 성능에 영향을 크게 미치는 특징이 있다. 그러나 목표 과업에 적합한 신경망 구조를 알고자 직접적으로 해당 신경망 구조를 학습 및 평가하는 방식은 큰 비용이 소요된다. 이를 해결하기 위해, 다른 인공지능 모델을 사용하여 특정 신경망 구조의 성능을 예측하는 방식이 사용되었다. 경량화된 예측 모델은 예측 속도는 빠르나 예측 성능이 낮다는 한계가 있었고, 최근 개발된 방법론은 예측 정확도는 높으나 예측 속도가 매우 느린 문제가 있었다. 우리 대학 김재철AI대학원 소속 김선우 박사과정, 황현진 석박통합과정(지도교수 신기정)은 경량화된 예측 모델에 특수한 그래프 기반 사전학습 방식을 적용하여, 해당 모델이 최근 방법론만큼의 예측 성능을 보이도록 개선하면서, 빠른 예측 속도를 유지하도록 하는 데 성공하였다. 연구팀이 제안한 FGP라는 그래프 기반 사전학습 기법은, 신경망 모델이 갖는 주요한 특징인 정보 흐름을 예측 모델이 포착할 수 있도록 하는 방식이다. 정보 흐름이란 신경망 내 순전파와 역전파를 의미하는 개념으로, 인공지능 모델의 학습에 핵심적이다. 연구팀은 그래프로 표현된 신경망 구조에서 위상 순서에 따라 벡터를 전파 시켜, 해당 신경망 구조의 정보 흐름을 모사한 표현 벡터를 생성하였다. 이후 신경망 성능 예측 모델은 해당 표현 벡터를 생성하는 사전학습 과정을 거치면서, 신경망의 정보 흐름을 포착하는 방식을 학습하게 된다. 연구팀을 다양한 실험을 통해 경량화된 예측 모델이 최신 모델보다 약 43배 빠르게 예측을 수행하면서, 최신 모델 대비 개선된 예측 성능을 보이는 것을 검증하였으며, 기존 사전학습 방법론과 비교하여도 성능 예측 과업 및 신경망 탐색 과업 등 다양한 응용 분야에서 더 효과적임을 검증하였다. 김선우 연구원은 “그래프의 위상 순서를 적절히 응용한 것이 본 방법론의 핵심”이라고 설명했다. 또한 “이 아이디어가 신경망 구조를 나타내는 그래프뿐만이 아니라, 위상 순서가 존재하는 그래프로 표현될 수 있는 다양한 데이터로 확장될 수 있기에, 더 넓은 분야에서 응용되기를 기대한다”고 덧붙였다. 본 연구는 인공지능 분야에서 권위 있는 국제 학술대회인 제39회 신경망 정보 처리 시스템 학회(39th Conference on Neural Information Processing System, 약칭 NeurIPS 2025)에 “Learning to Flow from Generative Pretext Tasks for Neural Architecture Encoding”이라는 제목으로 출판될 예정이다. 이 성과는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 “강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습 과제”과제, “인공지능 자율성장을 위한 멀티에이전트 기반 복합지능 강화 기술 개발”과제, “AI 거점 연구 프로젝트”과제의 성과다.
2025.11.11 조회수 663
비타민B2가 금속을 만나 환경·건강 지키는 인공효소로 재탄생 우리가 먹는 비타민 B2(리보플라빈)는 음식이 몸속에서 에너지로 바뀌도록 돕는 중요한 보조효소 역할을 한다. 한국 연구진이 이 리보플라빈(플라빈)에 금속을 결합해, 전자를 전달하는 리보플라빈의 기능에 금속의 반응 조절 능력을 더한 새로운 인공 효소를 만드는 데 세계 최초로 성공했다. 이 기술은 자연 효소보다 더 정밀하고 안정적으로 작동해, 에너지 생산과 환경 정화, 신약 개발 등 다양한 분야에 활용될 가능성을 보여준다. 우리 대학 화학과 백윤정 교수 연구팀이 기초과학연구원(IBS 원장 노도영) 권성연 박사와 공동연구를 통해, 플라빈이 금속 이온과 결합할 수 있는 새로운 분자 시스템을 합성하는 데 성공했다고 11일 밝혔다. 그동안 플라빈은 질소와 산소가 복잡하게 얽힌 고리 구조를 가져 금속이 선택적으로 결합하기 어려운 구조적 한계가 있어, 과학자들은 오랫동안 ‘금속과 결합한 플라빈’을 구현하지 못했다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 플라빈 내에서 금속이 결합할 수 있는 자리를 분자 수준에서 설계하고, 금속을 붙잡는 리간드(ligand) 구조를 정밀하게 배치하는 금속화학적 접근법을 적용했다. 이를 통해 금속 주변의 전자적·공간적 상호작용을 정교하게 제어함으로써, 플라빈-금속 결합체의 안정적 합성에 성공했다. 이번 성과는 플라빈이 지닌 고유한 특성과 금속의 반응성을 하나의 시스템 안에 결합시킨 최초의 사례로, 화학 반응을 미세하게 조절하는‘금속 기반 인공 효소’개발의 가능성을 열었다. 백윤정 교수는 “자연에서 발견되는 플라빈의 한계를 넘어 생체 분자를 금속화학의 새로운 구성 요소로 확장했다”며 “이번 연구는 생체 분자를 기반으로 한 차세대 촉매와 에너지 전환 소재 설계의 새로운 방향을 제시한다”고 말했다. KAIST 화학과 니투 싱(Neetu Singh) 박사와 임하늘 석박사통합과정이 공동 제 1저자로 참여한 이번 성과는 미국화학회(ACS)가 발행하는 국제 학술지 무기화학지(Inorganic Chemistry)에 11월 5일 자 게재되었으며, 창의성과 완성도를 인정받아 표지 논문으로 선정되었다. 또한, ACS가 발행하는 90여 종의 저널 전체에서 하루 한편의 대표 논문을 선정하는 ACS Editors’Choice에 선정되어, 연구의 중요성을 인정받았다. ※ 논문명: Tautomerizable Flavin Ligands for Constructing Primary and Secondary Coordination Spheres, DOI: 10.1021/acs.inorgchem.5c03941 ※ 저자 정보: Neetu Singh (KAIST, 공동 제1 저자), 임하늘 (KAIST, 공동 제1 저자), 권성연 (IBS, 제2 저자), 김동욱 (IBS, 제3 저자) 및 백윤정 (KAIST, 교신저자) 포함 총 5 명 해당 연구는 과기정통부가 지원하는 개인기초연구사업의‘우수신진연구’와 산업통상자원부가 지원하는 ‘소재부품개발사업’과제의 지원을 받아 수행됐다.
2025.11.11 조회수 426
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 조회수 429
AI보다 정확한 C→러스트 자동 변환 원천 기술로 전 세계 주목 운영체제 등 전 세계 핵심 소프트웨어의 기반인 C 언어가 보안 한계에 직면한 가운데, 우리 대학 연구진이 이를 대체할 러스트(Rust)로의 정확한 자동 변환을 위한 핵심 원천 기술 연구를 선도적으로 이끌고 있다. 기존 인공지능(LLM) 방식의 한계였던 ‘변환의 수학적 정확성’을 증명하고, C 언어의 보안 문제를 러스트로 자동 변환하여 해결하여, 향후 소프트웨어 보안 연구의 새로운 방향과 비전을 제시함으로써, 세계 최고 권위 학술지 CACM 표지 논문으로 선정되고, KAIST는 컴퓨터 과학 분야에서 세계적 연구 리더십을 입증했다. 우리 대학은 전산학부 류석영 교수 연구팀(프로그래밍 언어 연구실)의 논문이 세계 최대 컴퓨터학회인 ACM(Association for Computing Machinery)이 발행하는 최고 권위 학술지 CACM(Communications of the ACM) 11월호 표지 논문으로 선정되었다고 9일 밝혔다. 이번 논문은 류석영 교수 연구팀이 개발한 C 언어를 러스트(Rust)로 자동 변환하는 기술을 종합하여 다루었으며 향후 이 연구가 나아가야 할 기술적 비전과 학문적 방향을 제시했다는 점에서 국제 연구 커뮤니티의 높은 평가를 받았다. C 언어는 70년대부터 산업계에서 폭넓게 사용되어 왔으나, 구조적 한계로 인해 심각한 버그와 보안 취약점을 지속적으로 유발해 왔다. 반면, 러스트는 2015년부터 개발된 안전한 프로그래밍 언어로, 운영체제 및 웹 브라우저 개발 등에 사용되며, 프로그램 실행 전에 버그를 탐지하고 방지할 수 있는 특성을 지닌다. 미국 백악관은 2024년 2월 발표한 기술 보고서에서 C 언어 사용 중단을 권고하였고, 미국 국방고등연구계획국(DARPA) 또한 C 코드를 러스트로 자동 변환하는 기술 개발 과제를 추진하며 C 언어의 보안 문제 해결에 러스트가 핵심 대안임을 명시했다. 우리 대학 류 교수 연구팀은 이러한 움직임이 본격화되기 이전부터 C 언어의 안전성 문제와 자동 변환의 중요성을 선제적으로 제기하고, 관련 핵심 기술을 지속적으로 개발해 왔다. 우리 대학 연구팀은 2023년 5월 프로그램 동기화에 필요한 뮤텍스(Mutex) 변환 기술을소프트웨어 공학 분야 최고 권위 학회인 ICSE(International Conference on Software Eng)에서 발표했으며, 2024년 6월에는 결과 전달에 사용되는 출력 파라미터(Output Parameter) 변환 기술을 프로그래밍 언어 분야 최고 학회인 PLDI(Programming Language Design and Implementation)에서, 같은 해 10월에는 다양한 데이터를 함께 저장하는 유니언(Union) 변환 기술을 소프트웨어 자동화 분야 대표 학회인 ASE(Automated Software Eng)에서 각각 발표했다. 이들 세 연구는 모두 세계 최고 수준의 국제 학술대회에서 ‘세계 최초’로 발표된 성과로, 각 기능별 자동 변환 기술을 완성도 높게 구현해 왔다. 연구팀은 2023년 이후 매년 CACM에 논문을 게재하며 세계적으로 중요하고 도전적인 문제를 꾸준히 해결해 온 글로벌 선도 연구진으로 자리매김했다. 이번 논문은 홍재민 박사(KAIST 정보전자연구소 연수연구원)가 제 1저자로 CACM(Communications of the ACM)에 10월 24일 게재되었다. ※논문제목: Automatically Translating C to Rust, DOI: https://doi.org/10.1145/3737696 홍재민 박사는 “우리가 개발한 변환 기술은 프로그래밍 언어 이론에 기반한 원천 기술로, 변환의 ‘정확성’을 논증할 수 있는 것이 큰 강점”이라며, “대부분의 연구가 대규모 언어모델(LLM)에 의존하는 반면, 우리 기술은 변환의 올바름을 수학적으로 보장할 수 있다”고 밝혔다. 홍 박사는 2026년 3월부터 UNIST 컴퓨터공학과 조교수로 부임할 예정이다. 또한 류 교수 연구팀은 소프트웨어 공학 최고 권위 학회 ASE 2025에 C→러스트 변환 기술을 포함한 4편의 논문이 채택되어 발표를 앞두고 있다. 이들 논문은 자동 변환 기술뿐 아니라 ▲양자컴퓨터 프로그램이 제대로 작동하는지 검증하는 기술, ▲웹어셈블리 프로그램(웹에서 빠르고 효율적으로 프로그램 실행하기 위한 기술)의 정확성을 자동으로 검사하고 테스트를 만들어주는 ‘웨스트(WEST)’ 기술, ▲복잡한 웹어셈블리 코드를 자동으로 단순화해 오류를 빠르게 찾아내는 기술 등 첨단 소프트웨어 공학 분야 전반에서 세계적으로 높은 평가를 받고 있다. 이 가운데 웨스트(WEST) 논문은 우수논문상(Distinguished Paper Award)을 받았다. 이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터·중견연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 삼성전자의 지원으로 수행되었다.
2025.11.10 조회수 460
'멀리 있어도 함께 있는 것처럼' 감성 소통 XR기술로 들어가다 KAIST·국제 연구진이 원격지의 사람들을 마치 한 공간에 있는 것처럼 연결하고, 표정과 감각까지 공유할 수 있는 차세대 가상 소통 기술의 가능성을 제시했다. KAIST(총장 이광형)는 메타버스대학원 우운택 교수 연구팀은 KI AR연구센터, 캐나다 캘거리대(University of Calgary) 김강수 교수팀, 미국 서던캘리포니아대(University of Southern California) 조나단 그래츠(Jonathan Gratch) 교수팀과 공동 연구를 진행하며, 현실과 가상의 경계를 허물고 사람 간의 소통 방식을 감성적으로 확장하는 확장현실(XR) 기술 연구 성과를 잇따라 발표했다고 7일 밝혔다. 연구팀은 ‘시공간을 넘어 서로의 경험을 확장하고 공유하는’ 현실–가상 융합의 미래를 구체적으로 보여주었다. 예를 들어, 제안하는 기술들이 기반이 되어 XR 기기 및 컴퓨팅 기술이 더욱 발전한다면, 대전에 있는 사용자가 뉴욕 메트로폴리탄 미술관을 실제처럼 정합하고 실제 사람을 닮은 아바타를 통해 표정 변화를 전달하며 현지 관람객과 전시를 함께 즐기는 미래를 상상해볼 수 있다. 나아가 햅틱 장갑과 시각·청각 피드백 기술이 결합되면, 실제로는 만질 수 없는 가상 유물의 질감을 보다 실감있게 체험할 수 있을 것이다. XR 안경을 착용하지 않은 사람들조차 대형 디스플레이를 통해 3차원 전시 공간을 함께 체험할 수 있게 함으로써, 단순한 정보 전달을 넘어 감각과 공간이 연결되는 새로운 형태의 원격 협업 및 소통 환경을 여는 기반 기술이 될 것으로 기대된다. 감성 기반 XR 기술의 네 가지 혁신적 성과는 다음과 같다. 첫째, ‘다중 원격 공간 정합 기술’은 멀리 떨어진 다수의 공간을 하나의 협업 공간으로 정합하는 알고리즘을 개발해, 공간 수가 많아져도 안정적으로 공동 작업이 가능한 환경을 구현했다. ※ 연구책임자: 김두영 박사 (KAIST AR연구센터), 발표 학회: IEEE ISMAR 2024 (2024.10.23.) ※ 논문명: Spatial Affordance-aware Interactable Subspace Allocation for Mixed Reality Telepresence, (DOI: 10.1109/ISMAR62088.2024.00142) 둘째, 사람-아바타 변형 시의 ‘맥락 인지형 표현 시스템’은 실제 사람을 아바타로 변형하는 과정에서의 상황과 맥락에 따라 표정과 정체성을 자연스럽게 조정할 수 있는 시스템 설계 방향을 제안했다. ※ 연구책임자: 강서영 박사과정 (KAIST), 발표 학회: IEEE VR 2025 (2025.3.12.) ※ 논문명: How Collaboration Context and Personality Traits Shape the Social Norms of Human-to-Avatar Identity Representation, (DOI: 10.1109/TVCG.2025.3549904) 셋째, 시각–촉각 융합 피드백을 통해 가상객체의 감정적 촉감 경험을 구현한 연구는 손의 시각 피드백과 촉각 자극을 결합해 표면 질감과 감정적 반응을 재현함으로써, 단순한 진동 자극을 넘어 감정이 느껴지는 ‘촉각 몰입감’을 구현했다. ※ 연구책임자: 백민주 박사과정 (KAIST), 공동연구자: 윤상호 교수팀, 발표 학회: IEEE ISMAR 2025 (2025.10.11.), 논문명: Visuo-Tactile Feedback with Hand Outline Styles for Modulating Affective Roughness Perception, (DOI: 10.1109/TVCG.2025.3616805) 넷째, 대형 화면 기반 3D 공간 경험 기술은 별도 장비 없이 대형 디스플레이에서 깊이감을 느낄 수 있는 기술을 개발, 박물관·전시관 등 공공 공간에서 여러 관람객이 특수 안경 없이도 3D를 함께 경험할 수 있는 기반 기술을 제안했다. ※ 연구책임자: 김두영 박사 (KAIST AR연구센터), 발표 학회: IEEE ISMAR 2025 (2025.10.11.) ※ 논문명: Viewpoint-Tolerant Depth Perception for Shared Extended Space Experience on Wall-Sized Display, (DOI: 10.1109/TVCG.2025.3616758) 우운택 교수는 “이번 연구들은 시공간을 넘어 서로의 경험을 확장하고 공유하는 방법을 제시한 XR 연구”라며, “이는 대전에서도 전 세계의 재미(Jami=fun)를 경험하고, K-문화를 세계로 확산하는 ‘뉴잼(New Jam) 대전 연구’의 핵심 기반이 될 것”이라고 강조했다. KAIST 연구팀은 네 가지 혁신 XR 연구들을 통해 IEEE ISMAR 2024·2025 및 IEEE VR 2025에서 총 네 편의 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다. (IEEE VR: 국제전기전자공학회 가상현실학회, IEEE ISMAR: 국제전기전자공학회 혼합현실학술대회) 이 상은 매년 상위 1% 논문에만 수여되는 영예로운 성과로, ISMAR 2024에서는 627편 중 6편, VR 2025에서는 785편 중 7편, ISMAR 2025에서는 763편 중 7편만이 선정됐다. 특히 ISMAR 2025 학회는 대전에서 개최되었으며, 우운택 교수와 한양대 박종일 교수가 공동 조직위원장으로 참여했다. 35개국 830명 이상의 연구자가 참여해 역대 최대 규모를 기록, 한국의 가상융합 기술 위상을 한층 높였다.
2025.11.07 조회수 548
‘2025 AI 챔피언’등극.. AI가 이제 택시도 스스로 부른다 이제는 단순히 대화만 하는 음성비서를 넘어, AI가 직접 화면을 보고 판단해 택시를 호출하고 SRT 티켓을 예매하는 시대가 열렸다. 우리 대학은 전산학부 신인식 교수(㈜플루이즈 대표)가 이끄는 AutoPhone 팀(플루이즈·KAIST·고려대·성균관대)이 과학기술정보통신부가 주최한 ‘2025 인공지능 챔피언(AI Champion) 경진대회’에서 초대 AI 챔피언(1위)에 선정됐다고 6일 밝혔다. 이번 대회는 AI 기술의 혁신성, 사회적 파급력, 사업화 가능성을 종합 평가하는 국내 최대 규모의 AI 기술 경진대회로, 전국 630개 팀이 참가한 가운데 AutoPhone 팀이 최고 영예를 차지하며 연구개발비 30억 원을 지원받는다. AutoPhone 팀이 개발한 ‘FluidGPT’는 사용자의 음성 명령을 이해해 스마트폰이 스스로 앱을 실행하고 클릭·입력·결제까지 완료하는 완전 자율형 AI 에이전트 기술이다. 예를 들어, 사용자가 “서울역에서 부산 가는 SRT 예매해줘” 또는 “택시 불러줘”라고 말하면, FluidGPT는 실제 앱을 열고 필요한 단계를 순차적으로 수행해 결과를 완성한다. 이 기술의 핵심은 ‘비침습형(API-Free)’ 구조다. 기존에는 택시 앱(API) 을 이용해 직접 호출 기능을 실행해서 앱 내부 시스템에 연결(API 통신) 해야 했다. 반면 이 기술은 기존 앱의 코드를 수정하거나 앱(API)을 연동하지 않고, AI가 화면(UI)을 직접 인식하고 조작함으로써 사람처럼 스마트폰을 다룰 수 있는 능력을 갖췄다. 이로써 FluidGPT는 “사람처럼 보고, 판단하고, 손을 대신 움직이는 AI”라는 새로운 패러다임을 제시하며, ‘AI폰 시대’를 여는 핵심 기술로 평가받고 있다. FluidGPT는 기존의 단순 음성비서를 넘어, AI가 직접 화면을 보고 판단하여 행동하는 ‘Agentic AI’(행동형 인공지능) 개념을 구현했다. AI가 앱 버튼을 클릭하고 입력 필드를 채우며 데이터를 참조해 사용자의 목적을 스스로 달성하는 완전 행동형 시스템으로, 스마트폰 사용 방식의 혁신을 예고하고 있다. 전산학부 신인식 교수는 “AI가 이제 대화에서 행동으로 진화하고 있다. FluidGPT는 사용자의 말을 이해하고 실제 앱을 스스로 실행하는 기술로, ‘AI폰 시대’의 출발점이 될 것이다. AutoPhone 팀은 세계적 수준의 연구 역량을 갖추고 있으며, 앞으로 모두가 쉽게 사용할 수 있는 AI 서비스 확산에 기여하겠다”고 소감을 밝혔다. 이광형 KAIST 총장은 “이번 성과는 KAIST의 AI 융합 비전을 보여주는 대표적인 사례”라며 “AI 기술이 국민 생활 속으로 들어와 새로운 혁신의 변화를 이끌고 있다”고 말했다. 이어 “KAIST는 앞으로도 AI와 반도체 등 미래 핵심기술 연구를 선도해 국가 경쟁력에 힘을 보태겠다”고 덧붙였다.
2025.11.06 조회수 577
휴대폰 사진 단 몇 장으로 구현한 생생한 3D 가상 환경 속으로 기존의 3D 시뮬레이션은 실제 공간을 라이다(LiDAR)나 3D 스캐너로 정밀하게 측정하고, 수천 장의 사진을 카메라 위치 정보와 함께 보정해야 하는 번거로운 과정을 거쳐야 했다. 우리 대학 연구진은 이러한 한계를 극복하고 단 2~3장의 일반 사진만으로도 실험실이나 도심을 고정밀 3D 공간으로 복원해 시뮬레이션 환경을 구축할 수 있는 기술을 선보였다. 이로써 ‘현실을 찍으면 곧바로 가상 환경이 되는’새로운 패러다임을 제시했다. 우리 대학은 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 정밀한 카메라 위치 정보 없이도 일반 영상만으로 고품질의 3차원 장면을 복원할 수 있는 새로운 기술 ‘SHARE(Shape-Ray Estimation)’를 개발했다고 6일 밝혔다. 기존의 3D 복원 기술은 소수의 영상으로 3차원 장면을 재현하기 위해 촬영 당시의 정밀한 카메라 위치와 방향 정보가 필수적으로 요구되어, 고가의 특수 장비나 복잡한 보정 과정이 필요하다는 한계가 있었다. 이러한 제약 때문에 실제 환경에서의 적용이 어렵고, 대중적 활용에도 제동이 걸려왔다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 단 2~3장의 일반 사진만으로도 3차원 장면과 카메라의 방향을 동시에 추정해 정확한 3D 모델을 구축하는 기술을 개발했다. 별도의 추가 학습이나 정밀한 보정 과정 없이도 실제 환경에서 신속하고 정밀한 복원이 가능해 효율성과 범용성이 매우 높은 기술로 평가받고 있다. 핵심 기술인 SHARE는 영상 속에서 사물의 형태(Shape)와 카메라의 시선 방향(Ray)을 동시에 추정하는 새로운 방식을 도입했다. 기존 방식이 카메라 위치를 미리 알아야 3D 구조를 계산할 수 있었다면, SHARE는 영상 자체에서 공간 정보를 스스로 찾아내어 카메라와 구조를 추론한다. 이를 통해 서로 다른 위치에서 촬영된 다중 영상을 하나의 공통된 공간으로 정렬하고, 형상 왜곡 없이 안정적인 3D 복원을 실현했다. 윤성의 교수는 “SHARE 기술은 3D 복원의 진입 장벽을 획기적으로 낮춘 기술로, 건설·미디어·게임 등 다양한 산업에서 스마트폰 카메라만으로도 고품질 콘텐츠 제작을 가능하게 할 것”이라며 “로봇과 자율주행 분야에서도 저비용 시뮬레이션 환경 구축 등 다양한 응용 가능성이 있다”고 밝혔다. 이번 연구는 나영주 박사과정, 김태연 석사과정 학생이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 이미지 처리 학회(IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2025)에서 9월 17일 발표되어 ‘최고 학생논문상(Best Student Paper Award)’을 수상했다. 이 상은 올해 채택된 643편의 논문 중 단 한 편에게만 수여되는 영예(수상률 0.16%)로, KAIST 연구진의 우수한 연구역량을 다시 한 번 입증했다. *논문명 : Pose-free 3D Gaussian Splatting via Shape-Ray Estimation, DOI https://arxiv.org/abs/2505.22978 *수상정보: https://www.linkedin.com/posts/ieeeicip_congratulations-to-the-icip-2025-best-activity-7374146976449335297-6hXz 이번 성과는 과학기술정보통신부 SW스타랩 사업 ‘오픈 월드 로봇 서비스를 위한 불특정 환경 인지·행동·상호작용 알고리즘 개발’ 과제지원으로 수행되었다.
2025.11.06 조회수 419
KAIST-세계은행, 동아프리카 청년 고용을 위한 디지털 혁신 사업 착수 우리 대학이 2025년 세계은행 (The World Bank) 파트너십 과제에 선정되어 르완다·케냐·탄자니아 동아프리카 3개국을 대상으로 한 '디지털기술 활용 청년 일자리 정책 고도화 사업’에 본격 착수한다. 본 협력 사업의 공동책임은 세계은행 사회보장과 일자리 (Social Protection and Labor: SPL) 본부 존 반 다이크 (John Van Dyck) 국장, 조윤영 선임이코노미스트와 함께 우리 대학 과학기술정책대학원 박경렬 교수가 맡는다. 이번 협력 사업은 2028년까지 3년간 르완다, 케냐, 탄자니아 정부와 함께 진행하며, 한-세계은행 협력기금 (Korea-World Bank Partnership Facility, KWPF)의 출연을 받아 총 14억원 (98만 달러) 규모로 추진된다. 이번 협력 사업의 핵심 목표는 동아프리카 국가의 청년 고용 확대와 사회보장 체계의 디지털 전환이다. 현재 다수의 개발도상국에서는 사회보장정보시스템이 여전히 수기 또는 정적 방식으로 운영되고 있어, 데이터의 부정확성과 행정 비효율성이 문제로 지적된다. 본 사업은 이러한 한계를 극복하기 위해, 인공지능(AI)과 빅데이터 기반의 디지털·동적 사회보장 등록 시스템을 구축하여 정확하고 투명한 사회서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 이번 사업은 단순한 기술 협력을 넘어, 디지털 노동환경에서의 새로운 불평등 문제, AI 활용에서의 편향(bias)과 윤리적 쟁점 등 복합적인 사회·정책적 도전 과제를 함께 모색하고 해결하는 것을 주요 목표로 삼는다. 기술 혁신이 사회적 포용성과 지속가능한 발전으로 이어질 수 있도록, ‘포용적 AI 전환’의 새로운 기술협력 모델과, 비교실증연구는 세계은행 보고서 및 정책브리프로 출간될 예정이다. 특히 대한민국은 세계적으로 인정받는 디지털 행정체계와 데이터 기반 정책 역량을 보유하고 있으며, 이번 협력은 이러한 경험을 바탕으로 동아프리카의 사회보장·노동시장 디지털 전환을 체계적으로 지원하는 모델에 기여할 것으로 기대된다. 우리 대학의 과학기술과 글로벌발전연구센터 (KAIST Global Center for Development and Strategy: G-CODEs)는 한국개발연구원(KDI), 고용노동부, ‘Kenya-AIST (케냐과학기술원)’ 등과 협력하여 두 차례의 국제워크샵을 통해 제공할 계획이다. 이를 통해 현지 관계자들이 최신 기술을 학습하고 적용할 수 있도록 돕는 동시에, 우리 연구진과 학생들은 국제개발협력의 현장에서 실질적인 경험을 쌓으며 글로벌 역량을 강화할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 달 세계은행 연차총회 기간 중 진행된 착수 워크숍에는 과학기술정책대학원 박경렬·우석균 교수, 녹색성장지속가능대학원 엄지용 원장, 글로벌발전연구센터의 김승현 연구원, 그리고 심지수 컨설턴트 (과학기술정책대학원 석사 25년 졸) 등이 참석하였다. 이 자리에서 John Van Dyck 세계은행 SPL 국장은 “이번 협력은 단순한 기술사업이 아니라 청년 일자리와 사회보장체계를 디지털로 연결하는 혁신적 시도”라며, “동아프리카 각국 정부가 지속가능하고 포용적인 디지털 노동 인프라를 설계하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다. 조윤영 세계은행 선임 이코노미스트도 “이번 사업은 동아프리카의 사회보장 시스템을 디지털화해 청년 고용과 사회적 포용을 동시에 강화하는 것을 목표로 한다”며, “정부가 자립적으로 운영할 수 있는 공공 기반의 디지털 솔루션을 구축하는 데 중점을 두고 있다”고 말했다. 박경렬 교수는 “세계은행과의 협력을 기반으로 동아프리카의 포용적 발전을 지원하는 동시에, KAIST 연구진과 학생들에게도 글로벌 현장에서 성장할 소중한 기회를 제공할 수 있기를 기원한다”라고 밝혔다.
2025.11.05 조회수 367

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