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“신약 설계해줘”... 소버린 바이오 AI 'K-Fold' 공개
“이 단백질에 잘 결합하는 신약 후보를 설계해줘.”
연구자가 AI에게 이렇게 요청하면 AI가 단백질의 3차원 구조를 예측하고, 어떤 물질이 잘 결합할지 분석해 유망한 신약 후보를 설계한다. 우리 대학 연구진이 세계에서 가장 빠르게 단백질 구조 예측을 수행하는 바이오 AI 모델 ‘K-Fold(케이폴드)’를 국내 독자 기술로 개발했다.
우리 대학은 과학기술정보통신부 ‘AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트’의 주관기관으로 ‘팀 KAIST’를 구성하고, 차세대 바이오 AI 모델 ‘K-Fold’를 공개했다고 28일 밝혔다.
‘팀 KAIST’는 화학과 김우연 교수가 연구를 총괄하고, 김우연 교수 그룹과 김재철AI대학원 황성주·안성수 교수 그룹 연구원들이 AI 모델 개발을, 생명과학과 오병하·김호민·이규리 교수가 단백질 데이터 구축과 검증을 담당한다. KAIST 교원창업기업 히츠(HITS)는 K-Fold를 연구자가 실제 활용할 수 있도록 웹 기반 AI 연구 플랫폼 ‘하이퍼랩(HyperLab)’과 연계해 서비스로 구현했다. K-Fold의 성과 확산과 산업계 활용 촉진은 한국제약바이오협회와 한국바이오협회가 맡는다.
K-Fold의 가장 큰 특징은 신약 개발에 필요한 단백질과 약물의 ‘결합’을 AI로 예측한다는 것이다.
신약을 개발하려면 먼저 질병과 관련된 단백질이 어떤 모양인지 파악하고, 수많은 물질 가운데 어떤 것이 그 단백질에 잘 붙어 원하는 작용을 하는지 찾아야 한다. K-Fold는 단백질의 3차원 구조를 예측하는 것은 물론 약물 후보가 단백질의 어디에, 어떤 모습으로 결합할지까지 미리 계산해 유망한 후보를 빠르게 찾도록 돕는다.
단백질 하나의 구조만 예측하는 데 그치지 않는다. 단백질과 단백질, 단백질과 약물 후보 물질, DNA·RNA 등 여러 생체분자가 서로 만났을 때 어떤 구조를 만드는지까지 예측할 수 있다.
성능도 세계적인 수준이다. 지난 3월 과제 단계평가에서 K-Fold의 분자 복합체 구조 예측 정확도는 구글 딥마인드의 AlphaFold3(알파폴드3)에 근접한 수준으로 평가됐다. 연구팀이 8월 자체 수행한 성능평가에서는 일부 평가 항목에서 기존 글로벌 모델보다 높은 성능도 확인했다.
특히 암을 비롯한 여러 질환의 주요 신약 표적인 G-단백질 연결 수용체(GPCR)와 인산화효소(Kinase), 질병을 일으키는 단백질을 직접 제거하는 새로운 신약 기술인 표적단백질분해(TPD) 분야에서 약물이 표적 단백질에 어떻게 결합하고 작용하는지를 예측하는 데 높은 성능을 보였다.
구조 예측 속도도 크게 높였다.
기존 단백질 구조 예측 AI는 구조를 계산하기 전에 비슷한 단백질의 서열 정보를 대량으로 찾아 비교하는 복잡한 사전 작업이 필요했다. K-Fold는 이러한 과정에 의존하지 않는 새로운 방식을 적용해 사전 계산 단계를 없애고, 기존 모델 대비 구조 예측 속도를 최대 25배 높였다.
이는 같은 시간에 더 많은 신약 후보를 살펴볼 수 있다는 의미다. 구조 예측에 필요한 시간과 컴퓨팅 자원을 줄이면서 수많은 후보 가운데 가능성이 높은 물질을 빠르게 골라내 연구자가 실제 실험할 대상을 좁히는 데 도움을 줄 수 있다.
배충식 KAIST 총장은 “AI 시대의 국가 경쟁력은 핵심 기술을 우리 스스로 개발하고 활용할 수 있는 ‘소버린 AI’ 역량에 달려 있다”며 “K-Fold는 국내 독자 AI 기술을 바이오와 결합해 세계 수준의 기술에 도전하고, 실제 신약 연구에 활용할 수 있는 서비스로 연결했다는 데 의미가 크다. KAIST는 앞으로도 AI 원천기술과 과학기술의 융합을 통해 대한민국의 AI 기술 주권과 미래 경쟁력을 높여가겠다”고 말했다.
연구팀은 K-Fold를 개발하는 데서 그치지 않고 연구자가 웹에서 대화하듯 사용할 수 있는 AI 연구 서비스로 구현했다.
KAIST 교원창업기업 히츠의 멀티에이전트 플랫폼 ‘하이퍼랩(HyperLab)’에 K-Fold를 탑재해 별도의 고성능 컴퓨터를 직접 구축하거나 복잡한 AI 프로그램을 다루지 않아도 사용할 수 있도록 했다.
예를 들어 연구자가 “이 단백질에 강하게 결합하는 항체를 설계해줘”라고 요청하면 AI가 단백질 구조를 예측하고, 결합 가능성이 높은 후보를 설계한 뒤 계산을 통해 결과를 평가하는 과정을 단계적으로 지원한다. “이 암 표적 단백질에 적합한 펩타이드 후보를 찾아줘”라고 요청하는 것도 가능하다. 쉽게 말해 연구자가 직접 여러 프로그램을 옮겨 다니며 구조를 계산하고 결과를 분석하는 대신, AI에게 연구 목표를 말하면 필요한 분석과 설계를 차례로 수행하도록 한 것이다.
하이퍼랩은 이를 위해 구조 예측과 약물 설계, 유전체·단백질 등 생명과학 데이터 분석에 활용할 수 있는 120여 개의 계산 도구와 160여 개의 전문 기능을 갖췄다. 또한 100여 개의 전문 데이터베이스와 대규모 지식그래프를 연결해 필요한 연구 정보를 찾아 분석에 활용할 수 있도록 했다.
연구 질문을 이해하고 필요한 도구를 선택해 구조를 예측하고, 결과를 분석한 뒤 다시 설계를 개선하는 일련의 과정을 지원한다는 점에서 연구자를 돕는 ‘AI 공동연구자(Co-Scientist)’를 지향한다.
바이오 AI는 신약 개발의 시간과 비용을 줄일 수 있는 핵심 기술로 떠오르면서 미국·영국·중국의 글로벌 빅테크와 주요 연구기관들이 치열한 개발 경쟁을 벌이고 있다. 이번 K-Fold 개발은 바이오 AI 핵심 기술을 해외 모델에만 의존하지 않고 국내 기술로 확보해 실제 연구에 활용할 수 있는 ‘소버린 바이오 AI’ 기반을 마련했다는 데 의미가 있다.
이번 성과는 지난 6월 23일 열린 ‘2026 한국생체분자과학연합학술대회’에서 김우연 교수가 ‘에이전틱 AI 기반 생성형 신약 설계(Generative Drug Design Powered by Agentic AI)’를 주제로 한 기조강연을 통해 처음 공개했다.
김우연 KAIST 화학과 교수는 “K-Fold는 기존 모델을 따라가는 것이 아니라 새로운 AI 구조를 적용해 기존 방식의 한계를 뛰어넘기 위해 개발했다”며 “세계 최고 수준의 바이오 AI를 연구자 누구나 활용할 수 있는 과학 AI 플랫폼으로 발전시키겠다”고 말했다.
‘팀 KAIST’ 컨소시엄은 K-Fold를 무료로 배포할 예정이며, 하이퍼랩은 국내외 연구자를 대상으로 베타 서비스를 제공한 뒤 올해 안에 단계적으로 상용 서비스를 확대할 계획이다.
한편 K-Fold의 산업 현장 확산을 위한 교육도 본격화됐다. 8월 27일 한국바이오협회 온라인 교육에는 85명이 참여했으며, 9월 1일 한국제약바이오협회와 진행하는 온·오프라인 교육에는 현재 118명이 신청했다. 교육에서는 제약·바이오 기업 실무자를 대상으로 K-Fold 활용법과 신약 설계 적용 사례를 소개해 소버린 바이오 AI의 산업 현장 도입을 지원한다.
※ 관련 사이트: HyperLab Co-Scientist: https://hyperlab.ai/features-co-scientist
K Fold-하이퍼랩 3.0 소개영상: https://drive.google.com/file/d/1MxhZr-C3pQdIVn1EP44hQICj8G70is3_/view
한편, 이번 연구는 과기정통부 ‘차세대 바이오 파운데이션 모델 K-Fold 개발’ 과제(PJT-25-100009) 의 지원을 받아 수행됐다.
2026.08.28
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전기차 ‘급속충전·배터리 수명’ 두 마리 토끼 잡는다
전기차는 빠르게 충전하면서도 배터리를 오래 쓸 수 있을까? 우리 대학 연구진이 실제 배터리 내부를 가상공간에 그대로 구현한 ‘3차원 디지털 트윈’을 통해 그 해법을 찾았다. 배터리에서 전기를 저장하는 ‘전극’ 안의 재료와 빈 공간을 얼마나 넣느냐뿐 아니라 ‘어디에 어떻게 배치하느냐’가 급속충전 성능과 수명을 좌우한다는 사실을 밝혀낸 것이다.
우리 대학은 기계공학과 이강택 교수팀이 신소재공학과 조은애 교수팀과 공동으로, 실제 상용 리튬이온배터리에 사용되는 흑연 음극의 내부 구조를 3차원 디지털 트윈으로 구현하고, 급속충전 과정에서 배터리 성능이 떨어지는 원인을 정량적으로 규명했다고 24일 밝혔다.
배터리 전극은 리튬을 저장하는 흑연, 이를 붙여주는 바인더, 리튬이온이 이동하는 빈 공간으로 이뤄진다. 배터리를 충전하면 리튬이온이 음극의 흑연 입자 안으로 이동해 저장된다. 하지만 너무 빠르게 충전하면 일부 리튬이 흑연 안으로 들어가지 못하고 표면에 금속 리튬이 쌓이는 ‘리튬 도금(Li plating)’ 현상이 발생할 수 있다. 주차장에 차가 한꺼번에 몰려 미처 들어가지 못한 차량이 입구에 쌓이는 것과 비슷하다. 이러한 현상이 계속되면 배터리 성능과 수명이 떨어질 수 있다.
충전 과정에서는 흑연 표면에 배터리를 보호하는 얇은 막인 ‘고체전해질 계면층(SEI)’도 만들어진다. 적절하게 형성된 보호막은 필요하지만 너무 두껍거나 고르지 않게 만들어지면 배터리 성능이 떨어질 수 있다. 또한 충전할 때 흑연 입자가 팽창하면서 전극 내부에 힘이 가해지는 ‘기계적 응력’도 발생한다.
문제는 이런 현상들이 매우 작은 배터리 내부에서 동시에 일어나기 때문에 실험만으로는 어디에서 어떤 문제가 발생하는지 직접 확인하기 어렵다는 것이다. 기존 컴퓨터 모델도 전극 전체의 평균적인 특성을 주로 이용해 실제 배터리 내부의 복잡한 구조와 위치에 따른 차이를 충분히 보여주기 어려웠다.
이에 연구팀은 실제 상용 흑연 음극의 구조를 바탕으로 배터리 전극의 ‘가상 쌍둥이’를 만들었다. 흑연 입자와 입자들을 서로 붙여주는 접착제 역할의 바인더, 리튬이온이 이동하는 빈 공간인 기공까지 3차원으로 구현했다.
연구팀은 이 가상 전극에서 전극의 두께와 빈 공간의 양, 바인더의 위치를 바꿔가며 빠르게 충전했을 때 리튬이온이 어떻게 움직이는지 분석했다. 또 리튬이 어디에 쌓이고 보호막이 어떻게 만들어지는지, 전극의 어느 부분에 힘이 집중되는지도 함께 살펴봤다.
그 결과, 전체 충전용량이 비슷해 보여도 전극 내부의 바인더와 빈 공간이 어떻게 배치돼 있느냐에 따라 배터리의 손상 정도가 크게 달라질 수 있음을 확인했다.
두께 50마이크로미터(μm)의 전극에서는 바인더 배치에 따른 전체 충전용량 차이가 4% 이내였다. 겉으로 보이는 충전 성능에는 큰 차이가 없었던 셈이다. 하지만 전극 내부에서는 리튬이 저장되는 위치와 배터리 성능을 떨어뜨리는 반응이 일어나는 위치가 뚜렷하게 달랐다.
특히 바인더가 전극의 한쪽에 몰리면 리튬이온이 지나갈 수 있는 빈 공간이 줄어 이동이 어려워졌다. 도로가 좁아지면 교통체증이 생기는 것과 같은 원리다. 이 경우 전류가 모이는 부분인 집전체 주변에 쌓이는 리튬도금의 양이 바인더가 고르게 분포한 전극보다 10% 이상 증가했다.
반대로 바인더가 전극 전체에 비교적 고르게 퍼져 있으면 리튬이온이 보다 원활하게 이동했고, 배터리를 보호하는 막도 상대적으로 고르게 형성됐다.
이러한 차이는 전극이 두꺼워질수록 더욱 커졌다. 두께 83μm의 전극에서는 바인더 배치에 따른 충전용량 차이가 약 18%까지 벌어졌다. 전극을 두껍게 만들어 더 많은 에너지를 저장하려면 재료의 양뿐 아니라 내부에 어떻게 배치할 것인지까지 세밀하게 설계해야 한다는 의미다.
빈 공간의 위치는 전극이 받는 힘에도 영향을 미쳤다. 빈 공간이 충분하면 충전할 때 팽창하는 흑연 입자를 주변 공간이 받아줘 힘이 분산됐다. 반면 빈 공간이 부족하면 흑연 입자가 팽창할 여유가 없어 특정 부분에 힘이 집중됐다.
연구팀은 이번 연구를 통해 급속충전용 배터리를 설계할 때 전극의 바인더와 빈 공간이 ‘얼마나 있는지’만 보는 것이 아니라 ‘어디에 어떻게 분포하는지’까지 고려해야 한다는 새로운 설계 방향을 제시했다.
특히 3차원 디지털 트윈을 활용하면 여러 종류의 전극을 일일이 만들어 실험하기 전에 가상공간에서 배터리 내부의 문제를 미리 살펴볼 수 있다. 향후 최적의 전극 구조를 찾는 데 활용돼 전기차 충전시간은 줄이고 배터리 수명은 늘리는 기술 개발에 기여할 것으로 기대된다.
이강택 교수는 “이번 연구는 겉으로 보이는 충전 성능만으로는 알기 어려웠던 배터리 내부의 문제를 3차원 디지털 트윈으로 찾아냈다는 데 의미가 있다”며 “전극 안의 바인더와 빈 공간을 적절하게 배치하면 많은 에너지를 저장하면서도 빠르게 충전하고 오래 사용할 수 있는 배터리를 설계하는 데 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
기계공학과 강예진 박사과정이 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘인포맷(InfoMat, IF 19.6)’에 게재됐으며, 지난 7월 7일 후면 표지(Back Cover) 논문으로 선정됐다.
※ 논문명: Digital twin quantifies spatial-heterogeneity-driven failure in fast-charging lithium-ion battery anodes, DOI: https://doi.org/10.1002/inf2.70141
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자지원사업, 융합기술개발사업 및 InnoCORE 연구단의 지원을 받아 수행됐다.
2026.08.24
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표면 ‘결함’ 활용해 물방울 ‘잘 맺히고 잘 떨어지게’…열전달 5.5배 향상
물방울이 더 잘 맺히고, 더 빨리 떨어지게 해 열전달 성능을 최대 5.5배 높이는 기술이 개발됐다. 발전소와 담수화 설비의 에너지 효율을 높이고, 전자기기의 냉각 성능을 개선하는 데 활용될 것으로 기대된다.
우리 대학은 기계공학과 남영석 교수와 생명화학공학과 임성갑 교수 공동연구팀이 표면에 입히는 매우 얇은 고분자 코팅막의 두께와 구조를 조절해, 수증기가 물로 변할 때 물방울은 더 많이 생기고, 생긴 물방울은 더 빨리 떨어지게 하는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
수증기가 물로 변하는 ‘응축’은 우리 주변에서도 쉽게 볼 수 있다. 차가운 음료수 컵 표면에 물방울이 맺히는 것과 같은 현상이다. 산업 현장에서는 발전소의 증기를 다시 물로 바꾸거나, 바닷물에서 민물을 얻고, 전자기기에서 발생한 열을 식히는 데 폭넓게 이용된다.
응축 과정에서는 표면에 생긴 물이 얼마나 빨리 빠져나가느냐가 중요하다. 일반 금속 표면에서는 작은 물방울들이 서로 합쳐져 얇은 물막을 만든다. 겨울철 옷을 여러 겹 입으면 체온이 빠져나가기 어려운 것처럼, 이 물막도 열이 빠져나가는 것을 가로막는 ‘열저항’ 역할을 해 열전달 효율을 떨어뜨린다.
반대로 물이 작은 물방울 형태로 맺혔다가 계속 떨어져 나가면 새로운 표면이 반복해서 드러난다. 이렇게 물방울 형태로 응축되는 현상을 ‘적상응축’이라고 한다. 쉽게 말해 물이 표면을 계속 덮고 있는 대신, 물방울이 생기고 떨어지는 과정이 빠르게 반복되는 것이다. 이 경우 열을 더욱 효과적으로 전달할 수 있다.
하지만 기존 기술에는 딜레마가 있었다. 물방울이 처음 만들어질 자리를 늘리기 위해 표면을 울퉁불퉁하게 만들면 물방울이 그 구조에 걸려 잘 떨어지지 않았다. 반대로 표면을 매끄럽게 만들면 물방울은 잘 떨어지지만 새 물방울이 만들어질 자리가 줄어들었다. 씨앗을 심을 자리를 많이 만들면 수확한 열매를 꺼내기 어렵고, 꺼내기 쉽게 만들면 씨앗을 심을 자리가 부족해지는 것과 비슷하다.
연구팀은 이 문제를 기존에는 고분자막의 ‘결함’으로 여겨졌던 나노 크기의 작은 알갱이(응집체)를 활용해 해결했다. 고분자막은 플라스틱과 비슷한 성질의 고분자 물질을 표면에 매우 얇게 입힌 코팅막이다.
연구팀은 기체 상태의 원료를 표면에 입혀 아주 얇은 고분자막을 만드는 ‘개시제를 이용한 화학 기상 증착법(iCVD)’을 활용했다. 고분자막을 얇게 만들자 표면에 나노 크기의 작은 알갱이가 촘촘하게 생겼고, 이들이 물방울이 처음 맺히는 ‘씨앗 자리’ 역할을 했다. 그 결과 얇은 고분자막에서는 두꺼운 막보다 물방울이 약 3배 많이 생겼다.
여기에 열처리를 더해 물방울이 표면에 달라붙는 힘도 줄였다. 덕분에 물방울이 크게 자라기 전에 쉽게 떨어질 수 있었다. 즉, 고분자막을 얇게 만들어 물방울이 생길 자리는 늘리고, 열처리로 생긴 물방울은 빨리 떨어지게 한 것이다. 물방울을 많이 만드는 것과 빨리 없애는 것을 동시에 해결한 것이 이번 연구의 핵심이다.
물방울이 떨어진 자리에는 다시 새로운 물방울이 생긴다. 빈자리가 생기면 곧바로 다음 사람이 앉는 것처럼, 물방울이 생기고 떨어지는 과정이 빠르게 반복될수록 수증기를 물로 바꾸면서 열도 더 효과적으로 전달할 수 있다.
연구팀은 실제 응축기에 많이 쓰이는 구리관에 이 고분자막을 입혀 성능을 확인했다. 그 결과 열을 전달하는 능력을 나타내는 ‘응축 열전달계수’가 최대 약 88 kW·m⁻²·K⁻¹를 기록했다. 이는 물막이 생기는 일반 구리 표면보다 열전달 성능이 최대 약 5.5배 높은 수준이다. 물을 잘 튕겨내는 기존 발수 코팅 표면과 비교해도 50% 이상 높은 성능을 보였다.
이번 연구는 표면을 매끄럽게 만들거나 물을 잘 튕겨내는 데 집중했던 기존 방식과 달리, 표면의 작은 ‘결함’을 적극 활용했다. 그동안 없애야 할 것으로 여겼던 나노 크기의 작은 알갱이가 오히려 물방울이 잘 생기도록 돕는다는 점을 발견해 새로운 표면 설계에 활용했다.
향후 이 기술을 발전소나 산업용 열교환기에 적용하면 열을 더 효과적으로 전달해 에너지 효율을 높이는 데 도움이 될 수 있다. 또 담수화·수분 포집 장치에서는 물을 더 효과적으로 모으고, 전자기기에서는 열을 빠르게 빼내 냉각 성능을 높이는 기술로 활용될 것으로 기대된다.
남영석 교수는 “이번 연구는 기존에 결함으로 여겨졌던 나노 구조를 물방울이 잘 생기도록 돕는 요소로 활용했다는 데 의미가 있다”며 “물방울의 생성과 제거를 각각 조절해 열전달 효율을 높이는 새로운 방법을 제시했다”고 말했다. 이어 “이 기술은 복잡한 모양의 표면에도 매우 얇고 균일하게 코팅할 수 있어 산업용 열교환기를 비롯한 다양한 에너지·환경 분야에 활용될 것으로 기대한다”고 덧붙였다.
이번 연구에는 KAIST 기계공학과 김준수 연구원과 생명화학공학과 강민정 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 7월 16일 온라인 게재됐다.
※ 논문명: Rational design of polymer film morphology via structure–performance linkage for enhanced condensation performance, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-75621-5
한편, 이번 연구는 중견연구사업(과학기술정보통신부·한국연구재단), 중소기업기술혁신개발사업(중소벤처기업부·중소기업기술정보진흥원), 딥사이언스 창업 활성화 지원사업(과학기술정보통신부·과학기술사업화진흥원)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.08.24
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“뇌로 로봇 움직이고 느끼는”세계 최초 Brain-to-Robot 기술 개발 나서
우리 대학 연구진이 사람의 뇌 신호로 외골격 로봇을 실시간 제어하고, 로봇이 감지한 촉각·힘 정보를 다시 뇌에 전달하는 차세대 뇌-로봇 인터페이스 플랫폼 개발을 시작했다.
우리 대학은 기계공학과 공경철·김정 교수 연구팀이 ㈜엔젤로보틱스와 함께 범부처 첨단 의료기기 연구개발사업 플래그십 과제로 세계 최초 양방향 ‘Brain-to-Robot’ 시스템 개발에 착수했다고 25일 밝혔다. 이 과제는 2026년 04월부터 2032년 12월까지다.
공경철 교수는 보행 보조 외골격 로봇 기업 엔젤로보틱스를 창업하고 국제 사이배슬론(Cybathlon·장애인 보조기술 국제대회)에서 2회 연속 금메달을 이끈 웨어러블 로봇 분야의 세계적 연구자다. 김정 교수는 로봇 피부 기술 연구로 ‘이달의 과학기술인상’을 수상한 세계적 연구자로, 두 연구팀은 컨소시엄을 구성해 뇌신경 인터페이스와 외골격 로봇을 결합한 Brain-to-Robot 플랫폼 연구를 본격 추진하고 있다.
뇌 신호로 커서를 움직이거나 스마트폰을 제어하는 뇌 인터페이스 기술은 이미 인체 임상 단계에 진입해 있다. 미국 뉴럴링크(Neuralink), 싱크론(Synchron) 등 글로벌 기업들도 관련 기술 개발에 속도를 내고 있다. 그러나 기존 기술은 실제 움직임과 감각을 동시에 연결하는 데에는 한계가 있었다. 대상 목표, 즉 뇌 신호가 실제로 무엇을 제어하고 어떤 감각을 되돌려 받는지가 명확하게 정의되지 않은 채 신호 해독 기술 자체의 발전에 집중되어 왔다는 점이다.
이 한계를 정면으로 돌파하는 접근인 Brain-to-Robot은 외골격 로봇을 직접 제어 대상으로 삼아 사용자의 행동 의도를 뇌 신호로 읽어 로봇을 움직이고, 동시에 로봇이 감지한 지면 반력(바닥이 발을 밀어내는 힘)·관절 토크(관절 회전력)·촉각 정보를 다시 뇌에 전달하는 완전한 양방향 인터페이스 구현을 목표로 한다.
연구팀에 따르면 외골격 로봇 제어와 감각 피드백(되돌려 전달되는 감각 정보)을 모두 포함한 완전한 양방향 Brain-to-Robot 시스템은 아직 세계적으로 구현 사례가 보고되지 않았다. 이번 연구는 뇌 인터페이스 기술의 새로운 전환점이 될 것으로 기대된다.
이 시스템에서 우리 대학 연구팀은 핵심 기술 개발을 담당한다. 공경철 교수 연구팀은 웨어러블 로봇 제어와 AI 기반 동작 의도 해석 기술을 개발하며, 로봇이 감지한 감각 정보를 Brain Chip(뇌 신호 처리 반도체)으로 정확하게 전달하기 위한 체성감각 인터페이스(신체 감각 전달 시스템) 설계를 수행한다. 김정 교수 연구팀은 장애인을 대신해 감각을 느낄 수 있는 로봇 피부와 AI 기반 체성감각 해석 기술 개발을 맡는다.
또한 연구팀은 뇌 신호를 로봇 제어 명령으로 변환하고, 로봇이 감지한 감각 정보를 다시 뇌에 전달하는 AI 기반 인코딩·디코딩(신호 변환·해석) 알고리즘 개발도 추진한다. 수백 개 채널에 달하는 피질 신호(대뇌피질에서 발생하는 신경신호)를 실시간으로 처리하고 극도로 짧은 지연시간의 폐루프(closed-loop·신호를 실시간으로 주고받는 순환 제어 구조)를 안정적으로 유지하는 것이 핵심 기술 과제다.
본 플래그십 과제의 사업화는 공경철 교수가 창업한 엔젤로보틱스(KOSDAQ:455900)가 맡는다. 연구팀은 식품의약품안전처 인허가부터 실제 보급까지 전주기 상용화를 추진할 계획이다.
공경철 교수는 “이번 기술이 성공하면 사지마비 장애인이 병원을 넘어 실제 일상생활에서 스스로 걷고 물건을 집으며 손끝의 감촉까지 느낄 수 있는 새로운 재활 패러다임이 열릴 것”이라고 말했다.
연구팀은 이번 기술이 국내외를 통틀어 시도된 적 없는 세계 최고난도 수준의 융합기술인 만큼, 장기 안전성 확보와 임상 검증, 인허가 체계 마련이 기술 개발과 병행돼야 한다고 강조했다. 또한 글로벌 시장 진입을 위해서 안전성·유효성 검증, 임상 근거 축적, 위험관리 체계 구축, 뇌신호 데이터 보호 및 사이버보안, 윤리적 수용성 검토도 유기적으로 설계되어야 한다는 점도 덧붙였다.
한편 우리 대학에는 뇌 인터페이스 분야의 다양한 원천기술 연구가 진행되고 있다. 기계공학과 박형순 교수 연구팀은 뇌신경계 질환의 효과적 치료를 위해 뇌신경계 의도인식 인터페이스(사용자의 움직임 의도를 뇌신호로 파악하는 기술) 기반 웨어러블 재활 로봇 기술을 연구하고 있으며, 전산학부 조성호 교수 연구팀은 AI 기반 뇌신호 해석 기술을 개발 중이다.
뇌인지과학과 이지훈 교수 연구팀은 초저전력 바이오·뉴럴 인터페이스 회로(생체·신경신호를 저전력으로 연결·처리하는 반도체 회로), 무선 신경 신호 계측(전선 없이 신경신호를 측정하는 기술), 온디바이스 AI 기반 폐루프(closed-loop·신호를 실시간으로 주고받는 순환 제어 구조) 신경조절 기술을 중심으로 차세대 뇌-기계 인터페이스 연구를 수행하고 있다.
또한 전기및전자공학부 이현주 교수 연구팀은 초소형 멀티모달 신경 전극(여러 종류의 신경신호를 동시에 측정·자극할 수 있는 초소형 전극) 기반의 고해상도 신경신호 측정 기술과 정밀 뇌자극 연구를, AI시스템학과 제민규 교수 연구팀은 차세대 신경인터페이스를 위한 AI 기반 반도체 집적회로(IC·Integrated Circuit) 및 시스템 기술을 연구하고 있다. 전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀은 고정밀 뇌신호 계측(뇌에서 발생하는 신경신호를 정밀하게 측정하는 기술)과 신경자극 기반 뉴로엔지니어링(neuroengineering·신경공학) 연구를 수행 중이다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 Brain-to-Robot 플래그십 과제는 공경철·김정 교수 연구팀이 중심이 되어 추진하는 세계 최고난도 융합연구”라며 “KAIST에는 뇌 인터페이스, AI, 반도체, 로봇 분야의 다양한 연구진이 관련 원천기술을 연구하고 있는 만큼, 이를 바탕으로 차세대 Brain-to-Robot 기술 혁신을 선도해 나갈 것”이라고 밝혔다.
2026.06.25
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빛으로 흔들림없는 초고주파 신호 만든다...6G·우주 탐사 활용 기대
6G 통신이나 자율주행 레이더, 우주 관측 기술에는 매우 정확한 신호가 필요하다. 하지만 주파수가 높아질수록 신호가 흔들려 오차가 커지는 문제가 있었다. 우리 대학 연구진은 빛을 이용해 이러한 신호의 흔들림을 크게 줄이는 기술을 개발했다.
우리 대학은 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 물리학과 이한석 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해 ‘마이크로콤(Micro-comb)’이라 불리는 광학 칩 기술을 이용해 초저잡음·초고안정 밀리미터파(millimeter-wave, 30~300 GHz) 대역 신호를 생성하는 데 성공했다고 11일 밝혔다.
밀리미터파는 넓은 대역폭을 활용할 수 있어 6G 통신과 정밀 센싱(sensing·정밀 감지), 차세대 레이더 기술의 핵심 주파수 대역으로 주목받고 있다. 그러나 기존 전자식 신호원은 주파수가 높아질수록 잡음(noise·원하지 않는 신호 흔들림)이 증가하고 장시간 안정성을 유지하기 어렵다는 한계가 있었다.
마이크로콤은 밀리미터(mm) 크기, 즉 손톱보다 작은 광학 소자 안에서 매우 정밀한 빛의 주기를 만들어내는 장치로, ‘빛으로 만든 초정밀 자’에 비유된다. 이번 연구는 기존 전자식 고주파 신호원의 한계를 광학(빛) 기술로 극복했다는 점에서 의미가 크다. 특히 안정적인 광학 기준 신호를 활용해 마이크로콤의 안정성을 획기적으로 높이고, 고주파 영역에서도 매우 낮은 잡음을 유지할 수 있음을 입증했다.
연구팀은 첫 번째 연구에서 마이크로콤의 고질적인 문제인 ‘장기적 주파수 흔들림’을 해결했다. 마이크로콤은 소형화와 저전력 구동이 가능해 차세대 신호원으로 주목받고 있지만, 주변 온도 등 환경 변화에 민감하다는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 매우 정밀한 광학 기준 신호를 마이크로콤과 일치시키는 ‘동기화(synchronization·두 신호의 주기를 정확히 맞추는 기술)’ 기술을 적용했다.
그 결과 장시간 동안 10-18 수준의 초고안정 주파수 성능을 확보했으며, 22 GHz 대역에서 100 Hz 오프셋(offset·기준 주파수에서 떨어진 거리) 기준 –125 dBc/Hz 수준의 낮은 위상잡음(phase noise·신호의 미세한 흔들림)을 기록했다. 이는 마이크로콤 기반 신호원 가운데 낮은 오프셋 주파수 영역에서 세계 최고 수준의 성능이며, 오랜 시간 동안 거의 흔들리지 않는 매우 안정적인 고주파 신호를 만들어낸 것이다.
특히 10-18 수준의 주파수 안정도는 장시간에 걸쳐 주파수 변동이 극히 작은 초고정밀 성능을 의미한다. 또한 22 GHz 대역에서 100 Hz 오프셋 기준 –125 dBc/Hz의 낮은 위상잡음은 신호의 미세한 흔들림을 효과적으로 억제했음을 보여준다. 이러한 성능은 높은 주파수 안정성과 정밀도가 요구되는 6G 통신, 정밀 레이더, 차세대 항공·우주 전자시스템 등에 활용될 수 있는 수준이다.
두 번째 연구에서는 이러한 초저잡음 특성을 유지하면서 신호를 밀리미터파 대역으로 확장하는 데 성공했다. 일반적으로 주파수를 높이면 신호의 흔들림도 커지지만, 연구팀은 ‘완전 솔리톤* 결정(Perfect Soliton Crystal)’이라는 특수한 물리 상태를 이용해 이를 극복했다.
*솔리톤: 형태가 무너지지 않고 일정하게 유지되는 특수한 파동
즉, 일반적으로는 신호의 주파수를 높일수록 신호가 불안정해지고 잡음도 커진다. 하지만 연구팀은 빛의 펄스 형태 파동을 매우 규칙적으로 정렬시키는 ‘완전 솔리톤 결정’ 상태를 활용해 더 빠른 고주파 신호에서도 흔들림을 거의 없애는 데 성공했다. 이는 고속으로 회전하는 장치일수록 진동과 불안정성이 커지기 쉬운 상황에서도, 시스템을 안정적으로 유지한 것에 비유할 수 있다.
연구팀은 보조 레이저를 이용해 광학 칩 내부의 광 펄스(light pulse·짧고 강한 빛 신호)를 일정한 간격으로 배열하는 방식으로 안정적인 솔리톤 상태를 구현했다.
연구팀은 신호의 반복 속도를 2배, 3배로 증가시키면서도 매우 낮은 잡음을 유지하는 데 성공했다. 그 결과 44 GHz 및 66 GHz 대역에서도 3 펨토초(fs, femtosecond·1,000조 분의 3초) 수준의 극도로 높은 시간 정밀도를 구현했다.
이는 초고속으로 움직이는 신호의 타이밍 오차를 거의 느낄 수 없을 정도로 줄였다는 의미다. 예를 들어 수많은 신호가 초당 수십억 번 오가는 상황에서도 서로 충돌하거나 어긋나지 않도록 매우 정확하게 맞출 수 있어, 6G 통신이나 정밀 레이더 같은 기술의 성능과 신뢰성을 크게 높일 수 있다.
이번 연구는 초소형 광학 칩 기반 신호원이 실험실 수준을 넘어 실제 고성능 시스템으로 확장될 수 있는 기술적 기반을 마련했다는 점에서 의미가 있다.
이 기술이 상용화되면 초고속 통신의 데이터 전송 신뢰성을 높이고, 자율주행 및 국방 분야 레이더의 거리·속도 측정 정밀도를 크게 향상시킬 수 있다. 또한 천문·우주 계측 분야에서는 장거리 신호 간 정밀 동기화를 가능하게 해 블랙홀 관측과 같은 초고해상도 우주 관측 기술 발전에도 기여할 것으로 기대된다.
김정원 KAIST 교수는 “이번 연구는 마이크로콤 기반 신호원의 성능을 세계 최고 수준으로 끌어올리고 이를 고주파 대역까지 확장한 데 의의가 있다”며 “현재는 100 GHz 이상의 영역은 물론, 300 GHz 이상의 서브밀리미터파(sub-millimeter-wave·밀리미터파보다 더 짧은 파장을 갖는 초고주파 대역으로 미래 6G·7G 통신, 초고해상도 이미징, 정밀 우주 관측 등에 활용될 차세대 핵심 주파수 영역)까지 확장하는 연구를 진행 중”이라고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 안창민 박사와 김정원 교수가 주저자로 참여했으며, 이한석 교수가 공동저자로 참여했다. 연구 성과는 광학 분야의 권위 있는 국제 학술지인 Laser & Photonics Reviews 지(3월 19일)와 Optica 지(4월 8일)에 각각 게재되었다.
※논문명1: Optical-to-microcomb stability transfer for ultrastable timing and microwave/millimeter-wave generation, DOI:10.1002/lpor.71135
※논문명2: Preserving ultralow timing jitter in microcombs with repetition-rate multiplication via perfect soliton crystal formation, DOI:10.1364/OPTICA.581054
이번 연구는 한국연구재단(NRF), 정보통신기획평가원(IITP) 및 국가과학기술연구회(NST)의 지원을 받아 수행되었다.
2026.05.11
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‘꿈의 배터리’ 리튬금속 배터리 상용화 난제 풀었다
전기차 시대가 본격화되면서 더 멀리, 더 오래 달릴 수 있는 배터리에 대한 요구가 커지고 있다. 기존 리튬이온(Lithium-ion) 배터리의 용량 한계를 뛰어넘을 차세대 기술로 리튬금속(Lithium Metal) 배터리가 주목받고 있지만, 충전 과정에서 바늘 모양 결정 ‘덴드라이트’가 자라 수명을 단축시키고 화재 위험까지 높이는 문제가 상용화의 최대 걸림돌로 지적돼 왔다. 한국 연구진이 이 난제를 해결할 핵심 기술을 개발했다.
우리 대학은 생명화학공학과 최남순 교수팀과 신소재공학과 홍승범 교수팀, 고려대학교(총장 김동원) 곽상규 교수팀이 협력해 리튬금속 배터리의 가장 큰 난제인 ‘계면 불안정성’을 전자 구조 수준에서 해결하는 기술을 개발했다고 24일 밝혔다.
계면 불안정성은 충·방전 과정에서 전극과 전해질이 맞닿는 경계면이 고르게 유지되지 못하는 현상이다. 이로 인해 리튬이 바늘처럼 자라나는 덴드라이트가 형성되고, 이는 배터리 수명 저하와 내부 단락, 화재 위험으로 이어진다. 리튬금속 배터리 상용화를 가로막아 온 근본 원인이다.
연구팀은 배터리 전해질에 ‘티오펜(Thiophene)’을 첨가해 전극 표면에 리튬 이온이 안정적으로 이동할 수 있는 ‘지능형 보호막’을 구현했다. 이 보호막은 전자 구조가 스스로 재배열되는 특징을 갖는다.
마치 교통량에 따라 차로를 조정하는 스마트 교통 시스템처럼, 리튬 이온이 이동할 때마다 보호막 내부의 전하 분포가 유연하게 변하며 최적의 통로를 만들어준다. 연구팀은 밀도범함수이론(DFT) 시뮬레이션을 통해 이를 규명했으며, 기존 상용 첨가제보다 훨씬 뛰어난 안정성을 확인했다.
그 결과, 고속 충전 환경에서도 덴드라이트 성장을 효과적으로 억제하고 배터리 수명을 크게 늘리는 데 성공했다.
또한 연구팀은 실시간 원자간력 현미경(In-situ AFM)을 활용해 나노미터 수준에서 배터리 내부를 직접 관찰했다. 높은 전류 조건에서도 리튬이 표면에 균일하게 쌓이고 제거되는 것을 확인해 기계적 안정성까지 입증했다.
이번 기술은 리튬 인산철(LiFePO4), 리튬 코발트 산화물(LiCoO2), 리튬 니켈-코발트-망간 산화물 (LiNixCoyMn1-x-yO2) 등 현재 널리 쓰이는 다양한 배터리 양극 소재에 사용할 수 있다. 이는 특정 배터리 유형에 한정되지 않고 기존 전기차 배터리 시스템 전반에 폭넓게 적용 가능해, 산업 전반에 미칠 파급효과가 클 것으로 기대된다.
이번 성과는 리튬금속 배터리 상용화를 가로막던 최대 장벽인 초고속(12분 내 빠른 충전과 8mA/cm2 이상*의 고전류 구동을 동시 구현) 충전 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 돌파구를 제시했다는 점에서 큰 의미가 있다. 초장거리 전기차는 물론 도심 항공 모빌리티(UAM), 차세대 고밀도 에너지 저장 시스템 등 고성능 배터리가 필요한 다양한 미래 산업 분야에 활용될 것으로 기대된다.
* 8mA/cm2 이상: 배터리 전극 1cm2 면적당 8mA(밀리암페어)의 전류가 흐르는 수준을 의미한다. 리튬금속 배터리 연구 분야에서는 통상 ~4mA/cm2 만으로도 ‘고전류’ 조건으로 평가되며, 이 조건은 이보다 2배 이상 높은 구동 환경에 해당한다. 이는 전기차의 고속 충전 및 급가속이나 고출력 주행과 같은 실제 사용 조건에 근접한 수준임
최남순 교수는 “이번 연구는 단순한 소재 개선이 아니라 전자 구조를 설계해 배터리의 근본 문제를 해결한 성과”라며 “고속 충전과 긴 수명을 동시에 구현하는 차세대 전기차 배터리의 핵심 기반 기술이 될 것”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 최남순 교수, 홍승범 교수, 이정아 연구원, 조윤한 연구원이 공동 제 1 저자로 참여했으며, 재료·에너지 분야 세계적 학술지 ‘인포맷(InfoMat)’에 2월 2일 게재됐다.
※논문 제목: Conjugation-mediated and polarity-switchable interfacial layers for fast cycling of lithium-metal batteries, DOI: http://doi.org/10.1002/inf2.70126
한편, 본 연구는 현대자동차와 한국연구재단 중견연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.02.24
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70년 만에 토종 ‘광대싸리’ 항암물질 생성 비밀 밝혀
식물 유래 약 성분은 많지만, 식물이 이를 어떻게 만들어 내는지는 오랫동안 미스터리였다. 우리 대학 연구진이 70년 만에 토종 약용식물 광대싸리에서 항암 성분인 세큐리닌이 생성되는 전 과정을 처음으로 밝혀냈다. 이번 성과로 실험실과 미생물 공장에서 항암 물질을 안정적으로 생산할 수 있는 길이 열렸다.
우리 대학은 생명과학과 김상규 교수 연구팀과 화학과 한순규 교수 연구팀이 우리나라 자생 식물인 광대싸리에서 항암 효과로 알려진 세큐리닌(securinine) 계열 물질이 만들어지는 핵심 과정을 규명했다고 30일 밝혔다.
광대싸리는 우리나라 산과 들에서 쉽게 볼 수 있는 관목으로, 동북아시아 지역에서는 오래전부터 잎과 뿌리를 약재로 사용해 왔다. 이 식물에는 세큐리닌을 비롯한 다양한 알칼로이드 성분이 들어 있어 신약 개발 가능성이 높은 약용식물로 주목받아 왔다.
세큐리닌은 1956년 광대싸리에서 처음 발견된 이후 지금까지 130종이 넘는 관련 물질이 보고됐다. 이들 가운데 일부는 항암 효과를 보이거나, 뇌로 잘 전달돼 신경 재생을 돕는 효능이 있는 것으로 알려져 있다. 그러나 이렇게 중요한 물질들이 식물 안에서 어떻게 만들어지는지는 지난 70년간 밝혀지지 않은 난제였다.
생명체 안에서 천연물이 만들어지는 과정을 ‘생합성’이라고 한다. 이는 최종 물질이 만들어지기까지 어떤 중간 단계를 거치고, 어떤 효소가 작용하는지를 밝히는 일이다. 모르핀, 카페인, 니코틴 등 식물이 만들어내는 약효가 강한 천연 성분인 알칼로이드는 구조가 매우 복잡해 생합성 과정을 규명하기 특히 어려운 물질로 알려져 있다.
이번 연구에서는 화학과 생명과학의 협력이 핵심 역할을 했다. 세큐리닌 계열 물질의 화학적 합성을 오랫동안 연구해 온 한순규 교수 연구팀과, 식물 유전체 분석과 단일세포 분석에 강점을 가진 김상규 교수 연구팀이 공동으로 연구를 진행했다.
김상규 교수 연구팀은 성남시 불곡산 일대의 ‘KAIST 생태림’에서 광대싸리를 확보해 연구 시료를 만들고, 식물의 유전체를 정밀 분석했다. 특히 세큐리닌 생성이 활발한 잎 조직을 대상으로 단일세포 전사체 분석을 수행해, 어떤 세포에서 어떤 유전자가 작동하는지를 세밀하게 추적했다.
한편 한순규 교수 연구팀은 세큐리닌이 만들어지기 바로 전 단계의 물질로 ‘비로신 B’를 찾아내고, 이를 실험실에서 직접 만들어 그 변화를 관찰했다. 그 결과, 식물 속 효소인 ‘황산전이효소’가 비로신 B를 항암 성분 세큐리닌으로 바꾸는 데 핵심적인 역할을 한다는 사실을 밝혀냈다.
이는 황산전이효소가 단순히 화학 성분을 붙이는 보조 역할이 아니라, 알칼로이드의 구조 자체를 바꾸는 데도 중요한 역할을 할 수 있음을 처음으로 보여준 연구 결과다.
김상규 교수와 한순규 교수는 “이번 연구는 우리나라 자생 식물에서 얻을 수 있는 고부가가치 천연물이 어떻게 만들어지는지를 분자 수준에서 밝힌 것”이라며 “앞으로 미생물이나 세포를 이용해 항암 물질을 안정적으로 생산하고, 다양한 의약학적 응용으로 이어질 수 있는 기반을 마련했다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 정성준 박사후연구원, 강규민 박사후연구원, 김태인 석박통합과정생이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 성과는 국제 저명 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, IF 15.7)에 1월 23일 게재됐다.
※ 논문명: Chemically guided single-cell transcriptomics reveals sulfotransferase-mediated scaffold remodeling in securinine biosynthesis, DOI: doi.org/10.1038/s41467-026-68816-3
이번 연구는 과기부 한국연구재단의 중견 합성생물학, 농촌진흥청 NBT사업단의 차세대농작물신육종기술개발, KAIST 생태연구프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
2026.02.06
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콧속에 뿌렸더니 호흡기 바이러스 잡았다
독감이나 코로나19처럼 종류가 다양하고 변이가 빠른 호흡기 바이러스는 백신만으로 완벽히 막기 어렵다. 우리 대학 연구팀이 이 문제를 해결하기 위해 기존 인터페론-람다 치료제가 지녔던 ‘열에 약하고 코 점막에서 금방 사라지는’ 한계를 AI 기술로 극복한 비강(콧속) 투여형 항바이러스 플랫폼을 개발하는데 성공했다.
우리 대학은 생명과학과 김호민 교수, 정현정 교수, 의과학대학원 오지은 교수 공동 연구팀이 AI로 인터페론-람다 단백질을 안정적으로 재설계하고, 이를 비강 점막에 잘 확산하고, 오래 머물게 하는 전달 기술과 결합해 다양한 호흡기 바이러스를 범용적으로 예방할 수 있는 기술을 구현했다고 15일 밝혔다.
인터페론-람다(IFN-λ)는 우리 몸이 바이러스 감염을 막기 위해 스스로 만드는 선천면역 단백질로, 감기·독감·코로나19와 같은 호흡기 바이러스 차단에서 중요한 역할을 한다. 하지만 이를 치료제로 만들어 비강에 투여할 경우 열·분해효소·점액·섬모운동에 취약해 실제 효능이 제한되는 문제가 있었다.
연구팀은 AI 단백질 설계 기술을 이용해 인터페론-람다의 구조적 약점을 정밀하게 보완했다.
먼저, 단백질의 헐거운 루프(loop) 구조로 흔들리던 부분을 단단한 스프링처럼 고정되는 나선형(helix) 구조로 바꿔 안정성을 크게 높였다.
또한 단백질끼리 서로 달라붙어 덩어리(뭉침)가 생기는 문제를 막기 위해 표면을 물과 잘 섞이도록 설계하는‘표면 엔지니어링’을 적용했고, 단백질 표면의 당사슬(glycan) 구조를 추가하는‘글라이코엔지니어링(glycoengineering)’을 도입해 단백질을 한층 튼튼하고 안정하게 재설계했다.
그 결과 새롭게 제작된 인터페론-람다는 50℃에서 2주를 버틸 만큼 안정성이 대폭 향상되었으며, 끈적한 비강 점막에서도 빠르게 확산 되는 특성을 보였다.
연구팀은 여기에 단백질을 ‘나노리포좀(nanoliposome)’이라는 미세 캡슐에 담아 보호하고, 그 표면을 ‘저분자 키토산(chitosan)’으로 코팅해 코 점막에 오래 붙어 있도록 점막 부착력(mucoadhesion)을 크게 강화했다.
이 전달 플랫폼을 인플루엔자 감염 동물 모델에 적용한 결과, 콧속 바이러스가 85% 이상 감소하는 강력한 억제 효과가 확인됐다.
이 기술은 간단히 코에 뿌리는 것만으로 바이러스 감염을 초기에 차단할 수 있는 점막 면역 플랫폼으로, 계절성 독감은 물론 예기치 못한 신·변종 바이러스에도 신속히 대응할 새로운 치료 전략으로 기대된다.
김호민 교수는 “AI 기반 단백질 설계와 점막 전달기술로 기존 인터페론-람다 치료제의 안정성과 체류 시간 한계를 동시에 극복했다”며 “고온에서도 안정적이고 점막에 오래 머무르는 이번 플랫폼은 엄격한 냉장 유통시스템(콜드체인) 인프라가 부족한 개발도상국에서도 활용 가능한 혁신 기술로, 다양한 치료제·백신 개발로의 확장성이 크다. 또한 AI 단백질 설계부터 약물 전달 최적화, 감염 모델을 통한 면역 평가까지 다학제 융합 연구가 만들어낸 의미 있는 성과”라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 이노코어(InnoCORE) AI-혁신신약연구단 윤정원 박사, 생명과학과 양승주 박사, 의과학대학원 권재혁 박사과정 학생이 공동 제 1저자로 참여했으며, 연구 결과는 저명 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science, 11월 20일)'와‘바이오머터리얼즈 리서치(Biomaterials Research, 11월 21일)’에 연달아 게재됐다.
※ 논문명 : Computational Design and Glycoengineering of Interferon-Lambda for Nasal Prophylaxis against Respiratory Viruses, Advanced Science, DOI: 10.1002/advs.202506764
※ 논문명 : Intranasal Nanoliposomes Delivering Interferon Lambda with Enhanced Mucosal Retention as an Antiviral, Biomaterials Research, DOI: 10.34133/bmr.0287
한편 이번 연구는 KAIST 이노코어 프로그램(InnoCORE, AI-혁신신약연구단), 한국연구재단(NRF) 중견연구자지원사업 및 바이오의료기술개발사업, 한국 보건 산업진흥원(KHIDI) 보건의료기술연구개발사업, KAIST 대규모 융합연구소 운영사업, 기초과학연구원(IBS)의 지원을 받아 수행되었다.
2025.12.15
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'나노 물방울 기술'로 초미세먼지 99.9% 제거하다
우리 대학 연구진이 ‘나노 물방울이 먼지를 붙잡는 기술’과 ‘스스로 물을 끌어올리는 나노 스펀지 구조’를 결합해, 필터 없이도 나노 물방울로 먼지를 제거하고 스스로 물을 공급하며 오랫동안 조용하고 안전하게 작동하는 새로운 물 기반 공기청정기 기술을 개발해 화제다.
우리 대학은 신소재공학과 김일두 교수와 기계공학과 이승섭 교수 공동연구팀이 필터 없이 초미세먼지를 빠르게 제거하고, 오존이 발생하지 않으며 초저전력으로 구동되는 새로운 물 정전 분무 기반 공기정화 장치를 개발했다고 8일 밝혔다.
연구팀은 이번 장치가 기존 공기청정기의 한계를 넘어 필터 교체가 필요 없고 오존도 발생하지 않으면서, 머리카락 굵기의 약 1/200에 불과한 PM0.3(지름 0.3㎛) 이하 크기의 극초미세먼지까지 단시간에 제거할 수 있음을 확인했다. 또한 장시간 사용해도 성능 저하가 없는 높은 안정성과 내구성도 동시에 입증했다.
이 장치는 이승섭 교수의 ‘오존 없는 물 정전분무(electrospray)’ 기술과 김일두 교수의 ‘고흡습 나노섬유(hygroscopic nanofiber)’ 기술을 결합해 탄생했다.
장치 내부에는 고전압 전극, 물을 스스로 끌어올리는 나노섬유 흡수체, 모세관 현상으로 물을 이동시키는 폴리머 미세채널이 포함되어 있다. 이 구조 덕분에 펌프 없이도 물이 자동으로 공급되는 자기펌핑(self-pumped) 구조가 구현되며, 장시간 안정적인 물 정전분무가 가능하다.
연구팀이 0.1 m³실험 챔버에서 시험한 결과, 이 장치는 PM0.3~PM10 범위의 다양한 입자를 20분 내 99.9% 제거했다. 특히 기존 필터식 공기청정기로 제거가 어려운 PM0.3 극초미세먼지도 5분 내 97% 제거하는 뛰어난 성능을 보였다.
30회 연속 테스트와 50시간 연속 구동에서도 성능 저하 없이 안정적으로 작동했으며, 전력소모는 스마트폰 충전기보다도 적은 수준의 전력인 약 1.3W로 기존 헤파(HEPA,High Efficiency Particulate Air, 미세먼지를 매우 잘 걸러주는 고성능 공기필터) 기반 공기청정기의 약 1/20 수준에 불과했다.
또한 필터가 없어 공기 흐름의 압력손실이 없고 소음도 거의 발생하지 않는다.
이번 기술은 오존이 전혀 발생하지 않으면서도 고효율 정화 성능을 유지해, 차세대 친환경 공기정화 플랫폼으로의 가능성을 제시했다.
특히 필터 교체 비용 제거, 초저전력 구동, 장시간 안정성 확보 등의 장점을 통해 실내 환경뿐 아니라 차량용·클린룸·휴대형·웨어러블 공기정화 모듈 등 다양한 분야로의 확장이 기대된다.
이 기술은 이승섭 교수의 연구실 창업기업인 ㈜A2US를 통해 사업화가 진행 중이다.
㈜A2US는 CES 2025 혁신상을 수상했으며, 2026년 휴대용 공기청정기 제품을 출시할 예정이다. 해당 제품은 나노 물방울만으로 미세먼지 제거뿐 아니라 냄새 제거 및 병원균 살균 기능도 갖추고 있다.
이번 연구는 채지환 박사과정(KAIST 기계공학과), 조유장 박사(KAIST 신소재공학과)가 공동 제1저자로 참여했으며, 이승섭 교수(기계공학과)와 김일두 교수(신소재공학과)가 교신저자로 참여했다.
연구 결과는 재료과학 및 나노기술 분야에서 세계적 권위를 인정받는 와일리(Wiley)사의 국제 학술지 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials, AFM)에 논문으로 11월 14일 자 게재되었다.
※ 논문명: Self-pumped Hygroscopic Nanofiber Emitter for Ozone-free Water Electrospray-based Air Purification, DOI: 10.1002/adfm.202523456
본 연구는 한국연구재단 과학기술정보통신부, KAIST-MIT 미래 에너지 선도연구센터 (AI-로보틱스 기반 에너지 소재 혁신) 사업의 지원을 받아 수행되었다.
2025.12.08
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"좋으라고 넣었는데"...KAIST, 전기차 하이니켈 배터리 성능 저하 원인 밝혀
리튬이온 배터리 중에서도 고에너지형 전기차에 주로 사용되는 하이니켈 배터리는 에너지 밀도가 높지만 성능 저하가 빠르다는 한계를 안고 있다. 우리 대학 연구진은 하이니켈 배터리가 빠르게 망가지는(열화되는) 근본 원인을 세계 최초로 규명하고, 이를 해결할 새로운 접근법을 제시했다.
우리 대학은 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 신소재공학과 서동화 교수 연구팀과 함께, 그동안 배터리의 안정성과 수명 향상을 위해 사용돼 온 전해질 첨가제 ‘석시노니트릴(CN4)’이 하이니켈 배터리에서는 오히려 성능 저하를 일으키는 핵심 원인임을 밝혀냈다고 3일 밝혔다.
배터리는 양극과 음극 사이를 리튬 이온이 오가며 전기가 만들어진다. 리튬 이동을 돕기 위해 전해질에는 소량의 CN4가 들어가는데, 연구팀은 두 개의 니트릴(-CN) 구조를 가진 CN4가 하이니켈 양극 표면의 니켈 이온과 지나치게 강하게 달라붙는다는 사실을 컴퓨터 계산으로 확인했다.
니트릴 구조는 탄소와 질소가 삼중 결합으로 묶여 있는, 금속 이온과 잘 달라붙는 ‘갈고리’ 같은 구조다. 이 강한 결합 때문에 양극 표면에 형성돼야 할 보호막 역할의 전기이중층(EDL)이 무너지고, 충·방전 과정에서 양극 구조가 뒤틀리며(얀-텔러 왜곡, Jahn-teller distortion) 심지어 양극 전자까지 CN4로 빠져나가 양극이 빠르게 손상된다.
이 과정에서 새어 나온 니켈 이온은 전해질을 통해 음극으로 이동해 표면에 쌓이는데, 이 니켈은 전해질을 더 빨리 분해하고 리튬까지 낭비시키는 ‘나쁜 촉매’처럼 작용해 배터리 열화를 더욱 가속시킨다.
여러 분석 결과, CN4가 하이니켈 양극 표면을 니켈이 부족한 비정상적인 층으로 바꾸고, 안정적이어야 할 구조를‘암염 구조’라는 비정상적 형태로 변형시키는 현상도 확인됐다.
즉 LCO 배터리(리튬코발트산화물)에서는 유용한 CN4가, 니켈 비율이 높은 하이니켈 배터리에서는 오히려 구조를 무너뜨리는 양면성을 가진 물질임을 증명한 것이다.
이번 연구는 단순한 충·방전 조건 조절을 넘어, 금속 이온과 전해질 분자 사이에서 실제로 어떤 전자 이동이 일어나는지까지 규명한 정밀 분석이라는 점에서 큰 의미를 갖는다. 연구진은 이 성과를 바탕으로 하이니켈 양극에 최적화된 새로운 전해질 첨가제 개발에 나설 계획이다.
최남순 교수는 “배터리 수명과 안정성을 높이려면 분자 수준의 정밀한 이해가 필수”라며 “이번 연구가 니켈과 과도하게 결합하지 않는 새로운 첨가제 개발의 길을 열어, 차세대 고용량 배터리 상용화에 크게 기여할 것”이라고 말했다.
생명화학공학과 최남순 교수, 한승희, 김준영, 이기훈 연구원과 신소재공학과 서동화 교수, 김재승 연구원이 공동 제 1저자로 진행한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 ‘에이시에스 에너지 레터즈(ACS Energy Letters)’에 11월 14일 온라인 게재되었으며 커버 논문으로 선정되었다.
※논문명 : Unveiling Bidentate Nitrile-Driven Structural Degradation in Ultra-High-Nickel Cathodes,
https://doi.org/10.1021/acsenergylett.5c02845
이번 연구는 삼성 에스디아이(Samsung SDI)의 지원을 받아 수행됐다.
2025.12.03
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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
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로봇 창업 붐 확산..휴보 창시자 계보 잇는 글로벌 도전
우리 대학은 최근 캠퍼스를 중심으로 다양한 로봇 창업 기업들이 투자 유치를 성공하며 ‘한국형 로봇의 산실’로 주목받고 있다고 16일 밝혔다.
기계공학과 오준호 교수가 창업한 레인보우로보틱스는 세계적 휴머노이드 기술력을 앞세워 상장에 성공하며 로봇 산업의 새로운 이정표를 세웠다. 이어서 기계공학과 공경철 교수가 창업한 재활·의료 로봇 전문기업 엔젤로보틱스도 상장에 성공, KAIST 출신 로봇 창업 기업의 성과가 가시화되고 있다.
뒤를 이어 푸른로보틱스(2021, 함현철, 기계공학과 석사 졸업), 위로보틱스(2021, 이연백, 기계공학과 석사 졸업), 라이온로보틱스(2023 기계공학과 황보제민 교수), 트라이앵글로보틱스(2023, 최진혁, 전산학부 박사과정), 유로보틱스(2024. 유병호, 전기및전자공학부 박사 졸업), 디든로보틱스(2024, 김준하, 기계공학과 박사 졸업) 등은 사족보행, 협동로봇, 웨어러블, 자율보행 등 다양한 기술 분야에서 창업 후 성장 가도를 달리고 있다.
특히 기계공학과 황보제민 교수가 창업한 ‘라이온로보틱스(Raion Robotics)’는 최근 SBVA, 컴퍼니케이파트너스, 퓨처플레이, 산은캐피탈, IBK기업은행, IBK벤처투자 등 국내 유수 투자사로부터 총 230억 원 규모의 시리즈 A 투자를 유치했다.
라이온로보틱스의 주력 제품인 사족보행 로봇 ‘라이보(Raibo)’는 강화학습 기반 AI를 탑재해 비정형 지형에서도 안정적인 보행이 가능하다. 또 8시간 구동이라는 차별적 성능을 확보했으며, 최근에는 인간과 함께 마라톤 풀코스(42.195km) 완주에 성공, 실제 환경에서의 내구성을 입증하며 글로벌 로봇 업계의 이목을 끌었다.
이 같은 흐름은 전기및전자공학부 명현 교수 연구실에서 창업한 ‘유로보틱스(URobotics)’로도 이어지고 있다. 유로보틱스는 최근 35억 원 규모의 시드 투자를 유치하고, 15억 원 규모의 딥테크 팁스에도 선정되며 자율보행 로봇 분야에서 성장을 가속화하고 있다. 특히 제어 및 자율보행 기술의 내재화와 휴머노이드 적용을 통해 국방·건설·물류·스마트시티 등 다양한 산업 현장으로의 적용을 준비하고 있으며, 업계는 초기 단계부터 그 높은 성장 잠재력에 주목하고 있다.
기계공학과 박해원 교수 연구실에서 창업한 디든로보틱스는 보행형 이동 로봇 기술의 산업 적용과 상용화를 선도하고 있다. 이 회사의 핵심 경쟁력은 핵심 부품 내재화를 통한 하드웨어 설계 역량, 강화학습 기반 제어를 포함한 고도화된 피지컬 AI(Physical AI) 기술, 특수 자석발 기술에 있다. 이를 기반으로 개발된 로봇은 철제 수직벽과 천장을 자유롭게 이동하며 용접, 비파괴 검사 등 고난도 작업을 수행할 수 있다. 디든로보틱스는 이러한 기술력을 바탕으로 Pre-A 라운드에서 70억 원 규모의 투자를 유치하고, 주요 조선소들과 공급 계약을 체결해 상용화 가능성을 입증했다.
우리 대학은 최근 딥테크 스케일업 밸리 사업 주관기관으로 참여해 국비 105억 원을 확보했다. 이를 기반으로 기업–기술–인재가 선순환하는 로봇 산업 생태계를 조성하고, 차세대 로봇 허브로 도약할 계획이다. 이번 사업에는 유로보틱스와 엔젤로보틱스도 함께 참여한다.
배현민 창업원장은 “KAIST 출신 연구진들이 도전적 창업을 통해 글로벌 무대에 진출하고 있다”며, “창업원이 적극적으로 지원해 KAIST가 ‘딥테크 창업의 허브’로 자리매김할 수 있도록 힘쓰겠다”고 말했다.
이광형 총장은 “KAIST는 교육과 연구를 넘어 창업을 통해 사회적 가치를 창출하는 혁신의 산실”이라며, “이번 로봇 창업 기업들의 성과는 KAIST가 세계 로봇 산업의 패러다임을 선도하는 중심에 서 있음을 보여준다. 특히, 인공지능을 물리적 세계와 융합한 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 시대를 준비하는 KAIST의 비전과도 맞닿아 있다. 앞으로도 KAIST는 학문과 산업을 잇는 혁신을 통해 글로벌 기술 리더십을 강화해 나가겠다”고 강조했다.
2025.09.16
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