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유지환 교수팀, 세계 최고 권위 로봇저널 2년 연속 최우수 논문상 수상
세계 로봇공학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)의 최우수 논문상(Best Paper Award)을 우리 대학 연구팀이 2년 연속 수상하며 세계 최고 수준의 소프트 로봇 연구 경쟁력을 입증했다.
우리 대학은 건설및환경공학과 유지환 교수 연구팀이 지난 6월 1일 오스트리아 빈에서 열린 세계 최대 규모의 로봇 학술대회인 ‘2026 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학회(ICRA 2026)’에서 2025년에 이어 올해도 RA-L 최우수 논문상을 수상했다고 22일 밝혔다.
RA-L 최우수 논문상은 한 해 동안 출판된 로봇공학 논문 가운데 학문적 기여도, 기술적 독창성, 실험적 완성도, 향후 응용 가능성 등을 종합적으로 평가해 극소수의 우수 논문에만 수여되는 상이다. 올해는 2025년 IEEE RA-L에 게재된 1,700여 편의 논문 가운데 최우수 논문 5편이 선정됐다.
동일 연구팀의 RA-L 최우수 논문상 2년 연속 수상은 매우 이례적인 성과로, KAIST 소프트 로봇 연구의 세계적 경쟁력과 지속적인 연구 영향력을 보여주는 사례로 평가된다.
연구팀은 소프트 로봇 기술을 활용해 의복이 사용자의 신체 위로 스스로 펼쳐지며 착용을 보조하는 자가 착용 적응형 의복 기술을 제안했다.
기존 의복 착용 보조 기술은 외부 로봇 장치에 의한 복잡한 구동 및 제어에 의존하거나 사용자의 움직임과 자세를 제한하는 경우가 많았다. 반면 연구팀은 소프트 그로잉 로봇(공기압 등을 이용해 구조물이 스스로 펼쳐지며 성장하듯 이동하는 유연 로봇)의 핵심 원리인 공압 기반 전개 메커니즘을 의복 구조에 적용해 외부 로봇 없이도 의복 자체가 사용자의 신체를 따라 부드럽게 펼쳐지도록 구현했다.
연구팀은 얇고 유연한 소재로 구성된 공압식 반전 메커니즘(공기를 주입하면 접힌 구조가 뒤집히며 자연스럽게 펼쳐지는 구조)을 의복 내부에 통합하고, 공압을 이용해 의복이 사용자의 신체를 따라 전개되도록 설계했다.
이를 통해 의복은 높은 순응성(사용자의 신체 형태와 움직임에 자연스럽게 맞춰지는 특성)과 안전성을 유지하면서도 빠르고 안정적인 착용 보조 기능을 수행할 수 있다. 특히 소프트 로봇 특유의 유연한 구조는 인체와 직접 접촉하는 환경에서 안전성을 확보하는 데 유리하며, 복잡한 제어 시스템 없이도 실제 착용 동작을 지원할 수 있다는 장점을 갖는다.
연구팀은 소매, 재킷, 바지 등 다양한 의복 형태의 프로토타입을 제작하고 실험을 통해 자가 착용 성능을 검증했다. 실험 결과, 의복은 사용자의 신체를 따라 안정적으로 전개됐으며 착용 과정에서 사용자의 움직임 부담과 신체에 가해지는 힘을 줄여 안전한 착용 보조가 가능함을 확인했다.
이번 연구는 소프트 그로잉 로봇 기술이 이동·탐사 중심의 기존 응용을 넘어 인간의 일상생활을 직접 지원하는 기술로 확장될 수 있음을 보여준다. 특히 고령자, 장애인, 재활 환자 등 의복 착용에 어려움을 겪는 사용자를 위한 보조공학 기술로 발전할 가능성이 있으며, 향후 웨어러블 로봇(몸에 착용해 사용자의 움직임이나 신체 기능을 보조하는 로봇), 재활공학, 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, 인간과 로봇이 효과적으로 소통하고 협력하는 기술) 분야에서 폭넓은 활용이 기대된다.
유지환 교수는 “이번 2년 연속 수상은 KAIST 로봇 연구의 지속적인 세계 경쟁력을 보여주는 뜻깊은 성과”라며 “특히 소프트 그로잉 로봇의 핵심 원리를 인간의 일상생활을 지원하는 의복 착용 보조 기술로 확장했다는 점에서 의미가 크다. 앞으로도 안전하고 유연한 소프트 로봇 기술을 바탕으로 인간 친화적인 로봇 연구를 지속해 나가겠다”고 말했다.
본 연구는 KAIST 김남균 박사가 주도적으로 수행했으며, KAIST와 미국 스탠퍼드대학교의 앨리슨 오카무라(Allison M. Okamura) 교수 연구그룹이 공동으로 참여했다. 해당 논문은 2025년 11월 19일 IEEE Robotics and Automation Letters에 게재됐다.
※ 논문 제목: Self-Wearing Adaptive Garments via Soft Robotic Unfurling, DOI: 10.1109/LRA.2025.3634909
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구과제와 산업통상자원부 재원 한국산업기술진흥원 산업혁신인재성장지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.22
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AI시대 대학 정신건강 통합 플랫폼 ‘마인드 케어 & 성장센터’출범
우리 대학이 대학 구성원의 정신건강 지원 체계를 통합하고 디지털 정신건강 연구를 연계하는 'KAIST 마인드 케어 & 성장센터(Mind Care & Growth Center)'를 공식 출범하고, 이를 기념해 10일 대전 본원 장영신학생회관 조수미홀에서 국제 심포지엄 '인간행동과 정신건강(Human Behavior and Mental Health)'을 개최한다고 밝혔다.
마인드 케어 & 성장센터는 교내에 분산돼 있던 심리상담, 정신건강 진료, 위기지원 기능을 통합한 조직으로, 기존 상담센터를 확대·개편해 출범했다. 학생과 구성원이 여러 지원 창구를 개별적으로 찾아야 했던 불편을 줄이고, 상담·진료·위기지원 서비스를 유기적으로 연계해 보다 체계적이고 일관된 지원을 제공하는 것이 핵심이다.
센터는 단순한 상담 지원 조직을 넘어 정신건강 현장의 경험과 KAIST의 연구 역량을 결합한 융합 플랫폼을 지향한다. AI, 뇌과학, 디자인, 인문사회과학, 수학, 컴퓨터공학 등 다양한 분야 연구진이 참여해 디지털 정신건강 연구를 추진하고, 이를 바탕으로 정신건강 서비스를 지속적으로 고도화할 계획이다.
이번 심포지엄은 사전 참가 신청이 조기 마감될 만큼 높은 관심을 받았으며, KAIST 교수·연구원·학생을 비롯해 디지털 정신건강 분야 전문가들이 참석해 구성원의 마음 건강 지원과 디지털 기반 정신건강 연구의 미래 방향을 논의할 예정이다.
기조강연은 미국 캘리포니아대학교 샌프란시스코캠퍼스(UCSF) 디지털 뇌건강 연구센터 '뉴로스케이프(Neuroscape)' 설립자이자 세계 최초 FDA 승인 게임 기반 디지털 치료제 '엔데버Rx(EndeavorRx)' 개발자인 애덤 가잘리(Adam Gazzaley) 교수가 맡는다.
가잘리 교수는 VR 인지훈련과 멀티모달 센싱 등 디지털 멘탈헬스 분야의 최신 연구 성과를 소개할 예정이다. 임상·공학·디자인·AI가 유기적으로 협력하는 뉴로스케이프(Neuroscape)의 융합 연구 모델은 KAIST가 지향하는 다학제 협력 연구의 대표적 사례로 평가받고 있다.
이어지는 세션에서는 수학·뇌공학·AI·컴퓨터공학·디자인·인문사회과학 등 다양한 분야의 KAIST 교수진이 라이트닝 토크를 통해 미래 연구 방향을 발표하고, 뉴로스케이프와의 글로벌 협력 방안을 논의한다.
센터는 정신건강 지원뿐 아니라 관련 연구도 적극 추진하고 있다. 이와 관련해 정두영 센터장은 최근 조철현 고려대학교 의과대학 정신건강의학과 교수와 함께 생성형 인공지능이 정신건강 진료 현장에 미치는 영향을 분석한 공동연구를 발표했다.
국내 정신건강의학과 전문의 311명의 실제 진료 경험을 분석한 이번 연구는 생성형 AI가 감정 정리와 자가관리, 치료 접근성 향상에 도움을 줄 수 있지만, 환자의 취약성이나 사용 맥락에 따라 과의존, 왜곡된 신념 강화, 고위험 상황에서의 부작용으로 이어질 수 있음을 제시했다.
연구팀은 생성형 AI가 정신건강 지원에 도움을 줄 수 있지만 부적절하게 사용될 경우 위험을 초래할 수도 있다고 분석했다. 이에 따라 생성형 AI를 '임상적으로 양가적인 기술'로 규정하고, 인간 치료자를 대체하기보다 보조하는 방식으로 신중하게 활용해야 한다고 강조했다. 또한 안전한 도입을 위해서는 기술적 신뢰성과 임상 검증, 위기 상황 대응 체계, 의료진의 감독과 거버넌스가 함께 마련돼야 한다고 분석했다.
해당 연구는 디지털 헬스 분야 국제학술지 Journal of Medical Internet Research(JMIR) 에 2026년 6월 2일 게재됐다.
※ 논문 제목: Mapping Practice-Based Signals of Generative AI in Psychiatric Care: Qualitative Study of Korean Psychiatrists’ Experiences, Interpretations, and Implementation Priorities, DOI: 10.2196/96556
※ 저자: 김명성(UNIST 의과학대학원, 제1저자), 안유석(서울대학교 의과대학·국립교통재활병원, 제1저자), 조철현(고려대학교 정신건강의학과, 교신저자), 정두영(KAIST 디지털인문사회과학부, 교신저자)
AI 기술의 확산과 함께 대학 구성원의 정신건강 지원은 단순한 상담 서비스를 넘어 정서적 회복력과 공동체 역량을 강화하는 방향으로 확대되고 있다. 특히 AI 의존 증가로 인해 나타날 수 있는 새로운 정신건강 문제에 선제적으로 대응하고, AI와 디지털 기술을 사람의 마음을 돕고 치유하는 방향으로 활용하기 위해 마인드 케어 & 성장센터의 역할이 더욱 중요해지고 있다.
정두영 KAIST 마인드 케어 & 성장센터장은 "건강한 정신이 바탕이 돼야 훌륭한 연구 성과도 가능하다"며 "마인드 케어 & 성장센터를 우리나라 대학 정신건강 솔루션을 선도하는 플랫폼으로 발전시키겠다"고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 "인공지능이 인간의 고차원적 정신노동까지 대체하는 시대에 가장 우려되는 것은 기술의 부족이 아니라 AI로 인한 인간 정신문화의 붕괴"라며 "우리의 사상이 도구를 지배해야지, 도구가 사상을 지배하게 해서는 안 된다"고 말했다.
이번 심포지엄은 사전 참가 신청이 조기 마감됐으나, 관심 있는 일반인은 행사 당일 현장 참석이 가능하다. 다만 일부 편의 제공에는 제한이 있을 수 있다.
2026.06.10
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전 세계 슬럼가 찾아내는 AI 개발..AAAI 2026 최우수논문상
“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
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보고 즉시 판단하는 ‘뇌 닮은’ 차세대 AI 반도체 제시
인공지능(AI) 고도화로 센서·연산·메모리를 하나로 통합하는 초저전력 반도체 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 기존 구조는 데이터 이동에 따른 전력 손실과 지연, 메모리 신뢰성 한계를 안고 있다. 이러한 문제를 해결할 ‘센서–연산–저장’ 통합 AI 반도체 핵심 기술을 국내 연구진이 제시해 국제 학계의 주목을 받았다.
우리 대학은 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 지난 12월 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)’에서 총 6편의 논문을 발표했으며, 이 가운데 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문(Top Ranked Student Paper)으로도 동시에 선정되었다고 31일 밝혔다.
※하이라이트 논문: Monolithically Integrated Photodiode–Spiking Circuit for Neuromorphic Vision with In-Sensor Feature Extraction, 논문 링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=255
※최우수 학생 논문: A Highly Reliable Ferroelectric NAND Cell with Ultra-thin IGZO Charge Trap Layer; Trap Profile Engineering for Endurance and Retention Improvement, 논문링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=124
하이라이트 논문으로 선정된 M3D 집적 신경모방 시각 센서 연구는 사람의 눈과 뇌를 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체다. 쉽게 말해, 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣었고, 이 덕분에 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다.
이를 통해 연구팀은 카메라 센서 안에서 바로 ‘보고 동시에 판단하는’ AI 연산 기술이 동시에 이뤄지는 ‘세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션(In-Sensor Spiking Convolution)’ 플랫폼을 완성했다.
이 기술은 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이번 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동을 없앴다. 그 결과 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다.
연구팀은 이번 학회에서 이러한 접근을 바탕으로 AI 반도체의 입력부터 저장까지 전 계층을 아우르는 6가지 핵심 기술을 제시했다. 기존 반도체 공정을 그대로 쓰면서도 전기를 훨씬 덜 쓰는 뇌처럼 작동하는 뉴로모픽 반도체와 AI에 최적화된 차세대 메모리를 동시에 만든 것이다.
먼저 센서 쪽에서는, 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 이뤄지도록 설계했다. 덕분에 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다.
또한 메모리 분야에서는, 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 이를 통해 AI에 필요한 대용량·고신뢰성·저전력 메모리를 한꺼번에 만족하는 기반 기술을 제시했다.
연구를 이끈 전상훈 교수는 “이번 연구는 센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 등 기초연구 사업과 극한스케일 극한물성 이종집적 한계극복 반도체기술 연구센터(CH³IPS)를 통해서 지원 받아 수행되었다. 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행되었다.
2025.12.31
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구글 Gemini 구조 악용한 ‘악성 전문가 AI’ 보안 위협 세계 최초 규명
구글 Gemini 등 대부분의 주요 상용 거대언어모델(LLM)은 효율성을 높이기 위해 여러 개의 ‘작은 AI 모델(전문가 AI)’를 상황에 따라 선택해 사용하는 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 구조를 활용하고 있다. 그러나 이 구조가 오히려 새로운 보안 위협이 될 수 있다는 사실이 KAIST 연구진에 의해 세계 최초로 밝혀졌다.
우리 대학 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀이 전문가 혼합 구조를 악용해 거대언어모델의 안전성을 심각하게 훼손할 수 있는 공격 기법을 세계 최초로 규명하고, 해당 연구로 정보보안 분야 최고 권위 국제 학회인 ACSAC 2025에서 최우수논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다고 26일 밝혔다.
ACSAC(Annual Computer Security Applications Conference)는 정보보안 분야에서 가장 영향력 있는 국제 학술대회 중 하나로, 올해 전체 논문 가운데 단 2편만이 최우수논문으로 선정됐다. 국내 연구진이 인공지능 보안 분야에서 이 같은 성과를 거둔 것은 매우 이례적이다.
연구팀은 이번 연구에서 전문가 혼합 구조의 근본적인 보안 취약성을 체계적으로 분석했다. 특히 공격자가 상용 거대언어모델의 내부 구조에 직접 접근하지 않더라도, 악의적으로 조작된 ‘전문가 모델’ 하나만 오픈소스로 유통될 경우, 이를 활용한 전체 거대언어모델이 위험한 응답을 생성하도록 유도될 수 있음을 입증했다.
쉽게 말해, 정상적인 AI 전문가들 사이에 단 하나의 ‘악성 전문가’만 섞여 있어도, 특정 상황에서 그 전문가가 반복적으로 선택되며 전체 AI의 안전성이 무너질 수 있다는 것이다. 이 과정에서도 모델의 성능 저하는 거의 나타나지 않아, 문제를 사전에 발견하기 어렵다는 점이 특히 위험한 요소로 지적됐다.
실험 결과, 연구팀이 제안한 공격 기법은 유해 응답 발생률을 기존 0%에서 최대 80%까지 증가시킬 수 있었으며, 다수의 전문가 중 단 하나만 감염돼도 전체 모델의 안전성이 크게 저하됨을 확인했다.
이번 연구는 전 세계적으로 확산되고 있는 오픈소스 기반 거대언어모델 개발 환경에서 발생할 수 있는 새로운 보안 위협을 최초로 제시했다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 동시에, 앞으로 AI 모델 개발 과정에서 성능뿐 아니라 ‘전문가 모델의 출처와 안전성 검증’이 필수적임을 시사한다.
신승원·손수엘 교수는 “효율성을 위해 빠르게 확산 중인 전문가 혼합 구조가 새로운 보안 위협이 될 수 있음을 이번 연구를 통해 실증적으로 확인했다”며, “이번 수상은 인공지능 보안의 중요성을 국제적으로 인정받은 의미 있는 성과”라고 말했다.
이번 연구에는 전기및전자공학부 김재한·송민규 박사과정, 나승호 박사 (현 삼성전자), 전기및전자공학부 신승원 교수, 전산학부 손수엘 교수가 참여했으며, 연구 결과는 2025년 12월 12일 미국 하와이에서 열린 ACSAC에서 발표됐다.
※ 논문명: MoEvil: Poisoning Experts to Compromise the Safety of Mixture-of-Experts LLMs, 논문 파일: https://jaehanwork.github.io/files/moevil.pdf, GitHub(기술 오픈소스): https://github.com/jaehanwork/MoEvil
한편 이 연구는 과학기술정보통신부의 한국인터넷진흥원(KISA) 및 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받았다.
2025.12.26
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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
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KAIST-프린스턴대, 기후위기 대응 ‘넷제로 코리아’ 공식 출범
우리 대학 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수 연구팀이 미국 프린스턴대학교 앤드링거 환경·에너지 연구센터와 탄소중립 공동연구 추진을 위한 양해각서(MOU)를 체결하고, ‘넷제로 코리아(Net-Zero Korea, 이하 NZK)’ 프로젝트를 공식 출범했다고 27일 밝혔다. 이번 프로젝트는 부산 벡스코에서 열린 기후산업국제박람회(WCE) 현장에서 발표됐으며, 구글의 시드펀딩으로 시작된다.
NZK 프로젝트는 단기적으로 한국의 에너지 및 산업 부문의 탄소중립 전환을 가속화하고, 중장기적으로는 정책 수립과 실행을 위한 한국의 에너지시스템 모델링 역량을 강화하는 것을 목표로 한다. 에너지 시스템 모델링은 청정에너지로과 탄소중립으로의 전환을 연구하는데 핵심적인 역할을 한다.
특히, 이번 연구는 프린스턴대가 2021년 발표해 주목을 받은 ‘넷제로 아메리카(Net-Zero America)’ 프로젝트의 선도적 모델링 방법론을 KAIST의 통합평가 모형 연구와 접목하여 한국 실정에 맞게 적용할 계획이다.
넷제로 코리아 프로젝트는 구글, KAIST, 프린스턴대학교의 재원으로 추진된다. 이번 연구는 지역별 토지 이용 변화부터 일자리 창출에 이르기까지 다양한 요소를 정밀 분석하고, 그에 따른 에너지·산업시스템의 변화를 구체적으로 시각화하는 것이 특징이다. 또한 국제 협력 네트워크를 기반으로 연구를 진행하는 한편, 한국의 특수성을 반영한 모델링을 수행한다. 특히 KAIST는 국제무역 영향을 통합한 최적화 기반 오픈소스 에너지·산업시스템 모델을 개발해 글로벌 학계와 정책 연구에 기여할 예정이다.
따라서 이번 모델링 연구의 핵심은 ‘넷제로 아메리카(Net-Zero America)’에서 주목받았던 정밀한 분석과 현실적 접근 방법을 한국에 적용하는 데 있다. 이를 통해 높은 공간적·시간적·부문별·기술적 해상도로 에너지와 산업시스템의 변화를 구체적으로 시각화하고, 지역별 토지 이용 변화, 자본 투자 규모, 일자리 창출, 대기오염에 따른 건강 영향 등 다양한 요소를 종합적으로 분석함으로써 이해관계자들에게 실질적이고 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있다.
아울러 우리 대학 연구팀은 호주, 브라질, 중국, 인도, 폴란드 등 세계 주요 연구기관과 국가 단위 탈탄소화 모형 연구를 수행해 온 프린스턴대 연구진과 협력하여, 글로벌 연구 네트워크를 활용한 공동연구를 진행할 예정이다.
우리 대학은 한국에 특성화된 글로벌 통합평가모형(IAM) 개발 경험을 바탕으로, 최적화 기반 오픈소스 에너지·산업시스템 모델에 국제무역 영향을 통합하는 새로운 시도를 주도할 예정이다. 무역이 경제 전반에서 중요한 역할을 하는 한국의 특수성을 반영해 기존의 국가 단위 에너지 모델링 한계를 보완하고자 한다.
프린스턴대 측 연구책임자인 웨이 펑(Wei Peng) 교수는 "KAIST의 세계적 수준 통합평가 모델링 전문가들과 협력을 통해 매크로에너지 모형과 통합평가 모형의 장점을 접목한 새로운 연구를 통해 한국처럼 무역이 경제에서 중요한 역할을 하는 많은 국가에 적용할 수 있는 역량을 구축할 수 있을 것”이라고 말했다.
안토니아 가웰(Antonia Gawel) 구글 파트너십 담당 디렉터는 “KAIST와 프린스턴대가 한국에서 진행하는 이번 의미 있는 연구를 지원하게 되어 매우 기쁘게 생각한다”며 “이는 2030년까지 당사 공급망 전반에서 넷제로 배출을 달성하려는 구글의 목표에 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
전해원 녹색성장지속가능대학원 교수는 “넷제로 연구를 선도해 온 프린스턴 대학교와의 공동연구를 통해 한국 탄소중립과 지속가능한 에너지의 달성에 과학적인 근거 기반을 제공할 수 있기를 기대한다”고 말했다.
이광형 총장은 “KAIST는 프린스턴대학교와 미국과 한국의 대표 연구기관으로 손잡고 기후위기 대응을 위한 과학 기반 정책 지원 체계를 공동 구축한게 되어 매우 뜻깊게 생각한다. 이번 협력은 한국 사회의 탄소중립 달성뿐만 아니라 글로벌 기후위기 대응에도 중요한 기여가 될 것이다”라고 전했다.
2025.08.28
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"파킨슨병을 편집하다” 염증 RNA 편집 효소 세계 최초 발견
파킨슨병(PD)은 알파시누클린(α-synuclein) 단백질이 뇌세포 내에서 비정상적으로 응집되어 신경세포를 손상시키는 퇴행성 신경질환이다. KAIST 연구진은 파킨슨병의 핵심 병리 중 하나인 신경염증 조절에 있어 RNA 편집(RNA editing)이 중요한 역할을 한다는 사실을 세계 최초로 밝혀냈다.
우리 대학 뇌인지과학과 최민이 교수 연구팀이 영국 UCL 국립신경전문병원 연구소 및 프랜시스 크릭 연구소와의 공동 연구를 통해, 뇌를 보호하고자 염증 반응을 일으키는 교세포(astrocyte)에 대해 RNA 편집 효소인 에이다원(ADAR1)이 면역 반응을 조절하는 중요한 역할을 한다는 것을 밝혀내고 파킨슨병의 병리 진행에 핵심적인 역할을 한다는 사실을 입증했다.
최민이 교수 연구팀은 뇌 면역세포의 염증반응을 알아보고자 파킨슨 환자에게서 유래한 줄기세포를 이용해 뇌의 신경세포를 돕는 교세포와 신경세포로 구성된 세포 모델을 만들고, 파킨슨병의 원인이 된다고 알려진 알파시뉴클레인(α-synuclein) 응집체를 처리한 뒤, 뇌 면역세포의 염증 반응이 어떻게 되는지 분석했다.
그 결과, 알파시뉴클레인 응집체 초기 병리형태인 알파시뉴클레인 단량체(oligomer)가 교세포 내 세포가 위험을 감지하는 센서처럼 작동하는 통로(Toll-like receptor) 경로 및 바이러스나 병원균과 싸우는 면역 신호 네트워크인 인터페론 반응 경로를 활성화하였다. 이 과정에서 RNA 편집 효소인 에이다원이 발현하면서 기능과 구조 등 단백질 성질이 바뀌는 아이소폼으로 변형되는것을 확인했다.
특히, 바이러스 감염시 면역 반응을 조절하기 위해 기능을 발휘하던 에이다원이 수행하는 RNA의 편집 활동이 ‘A(아데노신)’를 ‘I(이노신)’으로 바꾸는, 일종의 유전자 명령 수정 작업인 ‘A-to-I RNA 편집’이 일어난다. 이는 RNA 편집 활동이 정상적인 상황이 아니라, 염증을 일으키는 유전자들에 비정상적으로 집중되어 있다는 걸 발견했다. 이 현상은 환자 유래 줄기세포 분화 신경세포에서뿐만 아니라 실제 파킨슨병 환자 뇌의 부검 조직에서도 동일하게 관찰되었다.
이는 RNA 편집의 이상 조절이 교세포의 만성 염증 반응을 유도하고, 결과적으로 신경세포 독성과 병리 진행으로 이어질 수 있음을 직접적으로 입증한 것이다.
이번 연구는 신경 면역 세포인 교세포 내 RNA 편집 조절이 신경염증 반응의 핵심 기전이라는 사실을 새롭게 밝혔다는 데 의의가 크다. 특히 에이다원이 파킨슨병 치료의 새로운 타깃 유전자로 작용할 수 있음을 제시했다는 점에서 주목된다.
또한, 환자 맞춤형 유도 줄기세포 기반의 정밀의학적 뇌 질환 모델을 통해 실제 환자의 병리 특성을 반영한 점도 주목된다.
최민이 교수는 “이번 연구는 단백질 응집으로 인한 염증 반응의 조절자가 RNA 편집이라는 새로운 층위에서 작동함을 입증한 것으로, 기존의 파킨슨병 치료 접근과는 전혀 다른 치료 전략을 제시할 수 있다”고 밝혔다. 이어 “RNA 편집 기술은 신경염증 치료제 개발의 중요한 전환점이 될 수 있을 것”이라고 강조했다.
이번 연구에는 최민이 교수가 제1 저자로 참여했으며 사이언스 어드밴스드(Science Advances)에 4월 11일 자로 게재되었다.
※ 논문 제목: Astrocytic RNA editing regulates the host immune response to alpha-synuclein, Science Advances Vol11,Issue15 DOI:10.1126/sciadv.adp8504
※ 주저자: Karishma D’Sa(UCL, 제1저자), Minee L. Choi(KAIST, 제1저자), Mina Ryten(UCL, 교신저자), Sonia Gandhi(크릭 연구소, 캠브리지 대학, 교신저자)
이번 연구는 한국연구재단의 뇌과학선도융합, 우수신진연구사업과 KAIST의 대교 인지 향상 프로그램의 지원을 받아 수행되었다.
2025.04.28
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박종세 교수팀, 2024 IISWC 다수 상 동시 석권
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀이 지난 9월 15일부터 9월 17일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ‘2024 IEEE 국제 워크로드 특성화 심포지엄(IEEE International Symposium on Workload Characterization, 이하 IISWC 2024)’에서 최우수 논문상(Best Paper Award)과 최우수 연구 기록물 상(Distinguished Artifact Award)’을 동시에 수상했다고 26일 밝혔다.
박 교수 연구팀은 ‘초거대 언어모델 추론 서비스 제공을 위한 HW/SW 공동 시뮬레이션 인프라(LLMServingSim: A HW/SW Co-Simulation Infrastructure for LLM Inference Serving at Scale)’ 논문으로 두 상을 동시에 수상했다.
IISWC는 컴퓨터 시스템 워크로드 특성화 분야에서 권위를 자랑하는 국제 학회이며, 개최시마다 최우수 논문상과 최우수 연구 기록물 상을 하나씩 수여하는데 올해에는 박 교수팀의 논문이 두 상을 모두 단독으로 수상했다.
이번 수상 연구는 대규모 거대언어모델(LLM) 추론 서비스를 위한 하드웨어와 소프트웨어 통합 시뮬레이션 인프라를 최초 개발한 점, 향후 LLM 추론 연구의 지속적인 발전을 위해 오픈소스로 공개한 코드의 완성도와 사용자 편의성 측면에서 높은 평가를 받았다.
이번 연구에서 연구팀은 챗GPT와 같은 LLM 추론 서비스를 실행하는 대규모 시스템을 여러 가지 하드웨어와 소프트웨어를 추가해 시뮬레이션할 수 있는 시뮬레이션 인프라를 제안했다.
이를 통해 GPU(그래픽처리장치), NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형메모리반도체)과 같은 다양한 하드웨어뿐만 아니라 반복 수준 스케쥴링, KV 캐시 페이징과 같은 초거대 언어모델 추론을 위한 소프트웨어적 요소를 모두 함께 시뮬레이션할 수 있었다.
이번 연구는 KAIST 전산학부 박종세 교수팀의 조재홍, 김민수, 최현민, 허구슬 학생들이 주도했다.
상을 받은 KAIST 전산학부 박종세 교수는 “이번 연구를 통해, LLM 클라우드 상에서 다양한 AI 반도체와 시스템 소프트웨어의 성능을 종합적으로 평가해 볼 수 있는 오픈소스 도구(Tool)을 공개할 수 있게 되어 기쁘고, 앞으로도 생성형 AI를 위한 클라우드 시스템 연구를 지속해 나갈 것이다”라고 소감을 전했다.
이번 연구 결과는, 챗GPT와 같이 LLM을 활용하는 단순한 챗봇 AI를 넘어, 생성형 AI(Generative AI)로 대표되는 미래 AI 산업에서 이종 AI 반도체 기반 클라우드 시스템을 구축하는 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능반도체대학원지원사업, 및 하이퍼엑셀의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.11
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미국 국방부가 주목한 C-러스트 기술 선도하다
컴퓨터 시스템을 작동시키기 위해서는 소프트웨어를 작성해야 하는데 그때 필요한 언어가 바로 프로그래밍 언어이다. 실행속도도 빠르고 유지보수도 쉬운 언어가 C언어인데 메모리 할당 및 관리 등에 치명적인 문제점을 가지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 개발된 프로그래밍 언어는 러스트이다. 미국 백악관이나 국방성에서 메모리 문제를 막기 위해 러스트같이 안전한 언어 사용을 촉구하고 있는데 우리 대학 연구진이 C-러스트 코드 번역 기술을 이미 선제적으로 개발하고 선도하고 있어 화제다.
우리 대학 전산학부 류석영 교수 연구팀(프로그래밍 언어 연구실)이 C언어의 유니언(union)*을 러스트의 태그드 유니언(tagged union)으로 변환하는 기술을 세계 최초로 개발했다고 13일 밝혔다.
*유니언: 여러 종류의 데이터를 같은 공간에 보관해 메모리 효율을 높이는 C언어의 핵심 기능이다. 그러나 보관된 데이터가 어떤 종류인지 구분하지 않아 메모리 문제를 일으킬 수 있다.
**태그드 유니언: 같은 공간에 보관할 수 있는 여러 종류의 데이터 중 어떤 종류의 데이터를 보관하는지 태그를 붙여서 구분하여, 메모리 문제를 일으키지 않는다.
연구팀은 C언어의 유니언에 특화된 새로운 프로그램 분석 기법을 고안해 러스트의 태그드 유니언으로 자동 번역하는 데 성공했다.
올해 2월 백악관에서도 C언어의 사용을 중단하라고 촉구한 바가 있고(https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2024/02/Final-ONCD-Technical-Report.pdf) 미국 국방고등연구계획국(이하 DARPA)에서 C언어로 작성된 코드를 러스트(Rust)로 자동 번역하는 기술을 개발하는 연구 과제를 발표했다.(https://www.darpa.mil/program/translating-all-c-to-rust) DARPA는 미국 국방성의 연구·개발을 담당하는 기관이며 인터넷의 원형인 아파넷(ARPANET)을 개발하는 등 혁신적이고 영향력 있는 연구를 지원해 왔다. DARPA는 이 과제를 제안하며 C의 메모리 문제를 막기 위해 러스트같이 안전한 언어를 사용해야 한다고 밝혔다.
러스트는 2015년부터 개발된 프로그래밍 언어다. 운영 체제, 웹 브라우저 개발 등에 쓰이며, 2022년에는 리눅스(Linux) 개발에도 공식 사용되기 시작했다.(https://www.infoq.com/news/2022/12/linux-6-1-rust/) C와 달리 프로그램 실행 전에 메모리 문제를 탐지하고 예방할 수 있는 것이 특징이다.
류 교수 연구진은 2023년 5월과 2024년 6월에 각각 C의 뮤텍스(mutex)*와 출력 파라미터(output parameter)**를 러스트로 변환하는 기술을 세계 최초로 개발해, 최우수 국제 학술대회인 국제소프트웨어엔지니어링학회(ICSE)와 프로그래밍언어설계구현학회(PLDI)에 발표한 바 있다.
*뮤텍스: 프로그램 동기화에 필요한 기능
**출력 파라미터: 계산 결과 전달에 사용되는 기능
C언어와 러스트의 큰 간극으로 인해 세계적으로도 C-러스트 코드 번역 기술을 성공적으로 개발한 연구팀은 극소수다. 그마저도 포인터(pointer)*를 변환하는 데 머물고 있다. 그러나 류석영 교수 연구팀은 C의 여러 핵심 기능을 변환하는 기법을 연달아 제시해 C-러스트 코드 번역 기술을 선도하고 있다.
*포인터: 데이터 저장 위치를 표현하는 기능
류석영 교수는 “안전한 소프트웨어 제작을 목표로 연구하면서 C-러스트 코드 번역의 중요성을 일찍이 파악하고 각종 프로그래밍 언어 기법들을 코드 번역에 적극적으로 도입하여 나온 결과”라면서, “완전한 자동 번역을 위해 아직 풀어야 할 난제가 많으니 후속 연구에 정진하여 계속 분야를 선도하겠다”고 말했다.
전산학부 홍재민 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 최우수 국제 학술대회인 국제자동소프트웨어엔지니어링학회(ASE)에 채택됐다(논문명: To Tag, or Not to Tag: Translating C's Unions to Rust's Tagged Unions).
한편 이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터 및 중견연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.13
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변화에 민감한 사용자도 맞춰주는 인공지능 기술 개발
인공지능 심층신경망 모델의 추천시스템에서 시간이 지남에 따라 사용자의 관심이 변하더라도 변화한 관심 또한 효과적으로 학습할 수 있는 인공지능 훈련 기술 개발이 요구되고 있다. 사용자의 관심이 급변하더라도 기존의 지식을 유지하며 새로운 지식을 축적하는 인공지능 연속 학습을 가능하게 하는 기술이 KAIST 연구진에 의해 개발됐다.
우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 다양한 데이터 변화에 적응하며 새로운 지식을 학습함과 동시에 기존의 지식을 망각하지 않는 새로운 연속 학습(continual learning) 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.
최근 연속 학습은 훈련 비용을 줄일 수 있도록 프롬프트(prompt) 기반 방식이 대세를 이루고 있다. 각 작업에 특화된 지식을 프롬프트에 저장하고, 적절한 프롬프트를 입력 데이터에 추가해 심층신경망에 전달함으로써 과거 지식을 효과적으로 활용한다.
이재길 교수팀은 기존 접근방식과 다르게 작업 간의 다양한 변화 정도에 적응할 수 있는 적응적 프롬프팅(adaptive prompting)에 기반한 연속 학습 기술을 제안했다. 현재 학습하려는 작업이 기존에 학습하였던 작업과 유사하다면 새로운 프롬프트를 생성하지 않고 그 작업에 할당된 프롬프트에 추가로 지식을 축적한다. 즉, 완전히 새로운 작업이 입력될 때만 이를 담당하기 위한 새로운 프롬프트를 생성하도록 하고 연구팀은 새로운 작업이 들어올 때마다 클러스터링이 적절한지 검사해 최적의 클러스터링 상태를 유지하도록 했다.
연구팀은 이미지 분류 문제에 대해 작업 간의 다양한 변화 정도를 가지는 실세계 데이터를 사용해 방법론을 검증했다. 이 결과 연구팀은 기존의 프롬프트 기반 연속 학습 방법론에 비해, 작업 간의 변화 정도가 항상 큰 환경에서는 최대 14%의 정확도 향상을 달성했고, 작업 간의 변화가 클 수도 있고 작을 수도 있는 환경에서는 최대 8%의 정확도 향상을 달성했다.
또한, 제안한 방법에서 유지하는 클러스터 개수가 실제 유사한 작업의 그룹 개수와 거의 같음을 확인했다. 온라인 클러스터링을 수행하는 비용이 매우 작아 대용량 데이터에도 쉽게 적용할 수 있다.
연구팀을 지도한 이재길 교수도 "연속 학습 분야의 새로운 지평을 열 만한 획기적인 방법이며 실용화 및 기술 이전이 이뤄지면 심층 학습 학계 및 산업계에 큰 파급효과를 낼 수 있을 것이다ˮ고 말했다.
전산학부 김도영 박사과정 학생이 제1 저자, 이영준 박사과정, 방지환 박사과정 학생이 제4, 제6 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `국제머신러닝학회(ICML) 2024'에서 지난 7월 발표됐다. (논문명 : One Size Fits All for Semantic Shifts: Adaptive Prompt Tuning for Continual Learning)
한편, 이 기술은 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 사람중심인공지능핵심원천기술개발사업 AI학습능력개선기술개발 과제로 개발한 연구성과 결과물(2022-0-00157, 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습)이다.
2024.08.06
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팬데믹 대비 관련 조약 준수 방안 제시
코로나 사태 이후, 세계보건기구(이하 WHO)는 또 다른 팬데믹이 올 것을 대비해 국가 간 백신 공급의 형평성 확보 및 원활화를 위해 팬데믹 조약을 협상 중이다. 2025년에 조약이 타결될 것으로 예측되고 있는데 KAIST 연구진이 팬데믹 조약 이후 실제 국가가 동 조약을 잘 준수할 수 있도록 하는 획기적인 방안을 제시하여 화제다.
우리 대학 문술미래전략대학원 박태정 교수가 대한민국 법학자로는 최초로 네이처 본지, 월드 뷰(World View) 코너에 WHO에서 협상 중인 팬데믹 조약의 준수 방안에 대한 연구를 게재했다고 18일 밝혔다. 박태정 교수는 현재 WHO에서 협상 중인 팬데믹 조약의 준수도를 높일 획기적인 방안을 제시했다.
실제 국내법과 달리 국제법인 조약은 국가가 준수하지 않아도 처벌받지 않기 때문에 많은 국가가 조약을 준수하지 않고 있는 태생적인 한계를 가지고 있다. 이번 팬데믹 조약도 개발도상국의 백신 접근, 백신 공급의 원활화 등 매우 중요한 의제를 포함하고 있지만 많은 국제법 학자들은 실제 팬데믹 조약 타결 후 국가들이 조약을 준수하지 않은 것을 걱정하고 있다.
이에 대해 이미 많은 학자가 팬데믹 조약의 준수도를 높일 여러 방안을 제시했다. 예를 들어, 국제원자력기구가 핵확산금지조약(NPT)의 준수를 위해서 핵 사찰단을 국가에 파견시키듯이 WHO도 별도의 독립 모니터링 위원회(Independent Monitoring Committee) 조항을 조약에 포함해 추후 팬데믹 조약 준수를 위한 위원회를 가동하자는 연구 등이 있다.
이에 대해 박태정 교수는 팬데믹 조약에 포함할 조항내용을 통해 준수도를 높이기보다는 실제 정부 부처 내의 조약 준수 절차 과정 및 관련 제도 속에서 해결의 실마리를 찾았다.
보건복지부가 팬데믹 조약 협상을 주도적으로 타결했어도 그 이후, 조항의 준수는 보건복지부 혼자서 해결할 수 있는 문제가 아니며, 식약처, 산업통상자원부, 기획재정부, 외교부, 법무부 등 여러 부처가 협력으로 해결해야 한다는 점을 설명했다. 백신 제조회사를 설득하기 위해 식약처와 산업통상자원부의 협력이 필요하고, 보건 인력 확충 및 R&D 강화를 포함한 여타 예산확보를 위해 기획재정부의 도움이, 국제협력을 위해 외교부의 도움, 그리고 조약의 수정과 법률 검토 등을 위해 법무부의 협력도 필요하다고 역설했다.
박 교수는 결국 정부 내에서 팬데믹 조약 준수와 관련한 관계부처의 협업이 얼마나 순조롭게 이루어지냐에 따라 실제 준수도가 정해질 것이라는 점을 강조했고, 보다 순조로운 협업을 위해서 보건복지부의 자체적인 대응 외에도 대통령 혹은 국무총리 산하의 팬데믹 조약 준수 관련 전담 조직(Task force) 팀을 두어 적극적인 협력을 유도할 수 있는 제도적 방안도 제시했다.
또한 팬데믹 조약을 대상으로 한 연구이지만 이번 연구 결과는 기후변화를 위한 파리 협약 조약 이행뿐만 아니라 통상, 인권, 해양 등 다양한 분야의 조약 준수도 연구에도 큰 영향을 끼칠 것으로 기대된다.
박태정 교수는 “국제법은 국가 간 미래에 대한 약속이므로 해당 국가의 미래의 비전과 전략과 직결된다. 국가가 국제법인 조약에 서명을 하였다는 것은 조약에 담겨진 미래에 청사진을 그 국가의 국민과 약속한 것이다. 그러므로 대한민국도 팬데믹 조약의 준수를 위해서 최선을 다해야 한다” 라고 설명한 후 “조약의 준수를 위해서 조약 관련 관계부처의 협력과 협업이 절실하며 대통령과 국무총리 급에서 팬데믹 조약 준수를 위한 전담 조직(Task force) 팀 구축과 같은 제도적 방안이 필요하다” 고 강조했다.
2024.06.18
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