생성형 AI로 혁신적 신약 개발 가능성 열어 KAIST의 김우연 교수 연구팀이 새로운 형태의 생성형 AI를 활용해 획기적인 신약 설계 기술을 개발했다. 이 기술은 기존의 데이터 의존적인 한계를 극복하고, 신약 개발 분야에서 필수적인 신규성을 크게 향상시키는 데 성공했다. 전통적인 생성형 AI 기술은 이미 알려진 단백질의 활성 데이터를 바탕으로 학습하여 약물을 설계하는 방식이었다. 이 방법은 기존 약물과 유사한 새 약물을 만드는 경향이 있어, 신약 개발에서 요구되는 신규성을 달성하기 어려웠다. 특히, 실험 데이터가 거의 없는 새로운 타입의 단백질(First-in-class)에 대해서는 이 방식을 적용하기가 힘들었다. 이에 대한 해결책으로, 김 교수 연구팀은 단백질의 3차원 구조 정보를 활용하여 타겟 단백질의 약물 결합 부위에 꼭 맞는 분자를 '주조'하는 방식을 개발했다. 이 기법은 마치 자물쇠에 딱 맞는 열쇠를 제작하는 것과 유사하다. 연구팀은 이 새로운 AI 기술을 사용하여 단백질과 안정적으로 결합할 수 있는 분자 설계에 집중했다. 특히, 자연에서 관찰되는 단백질-분자 간의 상호작용 패턴을 사전 지식으로 학습하여 이를 설계에 적용함으로써, 필요한 실험 데이
독일 카를스루에공과대학교, 한국과학기술원 대학생 초청 멘토링 세션 및 오피스 투어 진행 “엔지니어 채용에 적극 나서 기업 경쟁력 강화할 계획” 서울로보틱스가 독일 소재 카를스루에공과대학교(이하 KIT)와 국내 한국과학기술원(이하 카이스트) 학생을 초청해 멘토링 세션 및 오피스 투어를 실시했다. 이번 행사는 서울로보틱스가 연구개발(R&D) 역량 제고를 목표로 엔지니어 채용을 이어나가고 있는 가운데 열렸다. 이는 서울로보틱스의 기업 경쟁력 확보의 일환으로 풀이된다. 본 세션에는 KIT 재학생·졸업생으로 구성된 독일 학생 창업팀 ‘Pioneer Garage’ 소속 11명과 카이스트 AVE 랩 소속 5명이 초청됐다. 서울로보틱스는 이 자리에서 자사와 산업용 자율주행 산업의 비전, 채용 직무 관련 정보 등을 제시하고, 취업 및 창업 질의응답을 진행했다. 서울로보틱스 관계자에 따르면 이날 행사에 참여한 학생은 서울로보틱스의 업무 환경, 현직자, 급료 체계 등 조건에 많은 관심을 보였다. 이한빈 서울로보틱스 대표는 “서울로보틱스가 기업 경쟁력 강화를 위한 엔지니어 채용에 적극 나선 가운데, 자율주행 연구 분야 학생을 초청하게 돼 의미 있게 생각한다”며 “국내외 공
한국과학기술원(KAIST)는 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 급속 충전이 가능한 고에너지·고출력 하이브리드 소듐 이온 전지를 개발했다고 11일 밝혔다. 소듐(Na)은 리튬(Li) 대비 지구상에 500배 이상으로 존재하기 때문에 이를 활용한 소듐 이온 배터리는 최근 큰 주목을 받고 있다. 그러나 리튬 이온 배터리에 비해 낮은 출력, 제한된 저장 특성, 긴 충전 시간 등의 근본적인 한계점이 있어 이를 극복하는 차세대 에너지 저장 소재 개발이 필요하다. 최근 활발하게 연구가 진행되고 있는 하이브리드 에너지 저장 시스템은 배터리용 음극과 축전기용 양극을 결합해 높은 저장 용량과 빠른 충·방전 속도를 모두 지닐 수 있는 장점을 가지고 있다. 이는 기존 소듐 이온 배터리의 한계를 극복해 리튬이온 배터리를 대체할 수 있는 차세대 에너지 저장 장치로 주목받고 있다. 고에너지 및 고출력 밀도의 하이브리드 전지를 구현하기 위해서 배터리용 음극의 상대적으로 느린 에너지 저장 속도를 향상시키면서 음극에 비해 상대적으로 낮은 용량을 갖는 축전기용 양극재의 에너지 저장 용량을 끌어 올려야 한다. 이에 연구팀은 두 가지 서로 다른 금속-유기 골격체를 활용해 하이브리드 전지에 최적화된
한국과학기술원(KAIST)은 생명과학과 정현정 교수 연구팀이 크리스퍼(유전자 가위) 기반 표적 치료제로 항체를 이용한 크리스퍼 단백질을 생체 내 표적 조직에 특이적으로 전달하는 항암 신약을 개발했다고 8일 밝혔다. 기존 화학적 항암치료제와 달리 크리스퍼 기술을 활용한 유전자 교정 치료제는 질병 표적 유전자를 영구적으로 교정할 수 있어 암 및 유전 질환 치료제로 주목받고 있지만, 생체 내에서 암 조직으로의 낮은 전달 효율과 효능이 문제로 지적됐다. 연구팀은 크리스퍼 단백질에 특정 아미노산을 변경한 다양한 생체분자를 보다 많이 결합하고 생체 내 본질적인 생화학 과정을 방해하지 않는 단백질을 개발했다. 연구팀은 개량한 크리스퍼 단백질을 난소암을 표적할 수 있는 항체와 결합해 표적 치료를 위한 항체 결합 크리스퍼 나노복합체(⍺Her-CrNC, anti-Her2 conjugated CRISPR nanocomplex)를 개발했다고 설명했다. 연구팀은 개발한 항체 결합 크리스퍼 나노복합체가 종양 항원을 표적해 난소암세포 및 동물모델에서 암세포 특이적으로 세포 내 전달이 가능하고 세포주기를 관장하는 'PLK1' 유전자 교정을 통해 높은 항암효과를 나타내는 것을 확인했다.
AX 선도기업 경쟁력과 연구중심대학의 국제적 연구역량 더해 AI 분야 연구과제 도출 더존비즈온(대표 김용우)과 KAIST(한국과학기술원, 총장 이광형)가 5일 서울 중구 더존을지타워에서 ‘AI 공동 연구’를 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 인공지능 전환(AX·AI Transformation) 선도기업과 국제적 역량을 가진 연구중심대학이 손잡고 AI 분야 협력을 위한 첫발을 뗐다. 5일 서울 중구 더존을지타워에서 열린 ‘KAIST-더존비즈온 AI 공동 연구를 위한 업무협약식’에서 참석자들이 기념촬영을 하고 있다 이날 협약식에는 더존비즈온 김용우 회장, 지용구 부사장, 송호철 전무와 KAIST 이광형 총장, 이도헌 기획처장, 김현욱 교수 등이 참석해 상호 긴밀한 협력체계를 구축하기로 약속했다. AI 연구센터 공동설립을 통해 다양한 연구과제 발굴에 나서는 것이 핵심이며, 특히 더존비즈온이 축적한 양질의 데이터와 AI 기술 경쟁력을 활용해 KAIST의 학문적인 비전을 구체화할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 위해 양측은 AI 분야 희망 연구과제 도출을 시작으로 산학협력을 통한 실질적 성과를 위해 기존 AI 기술 및 모델의 심화 연구에 돌입한다는 방침이다. AI
국내 연구진이 디램(DRAM) 및 낸드(NAND) 플래시 메모리를 대체할 초저전력 차세대 상변화 메모리 소자를 개발했다. 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 공정비용이 낮고 초저전력 동작이 가능해 기존 메모리를 대체하거나 차세대 인공지능 하드웨어를 위한 뉴로모픽 컴퓨팅 구현에 사용될 소자 개발에 성공했다고 4일 밝혔다. 기존 상변화 메모리는 값비싼 초미세 반도체 노광공정을 통해 제작하며 소모 전력이 높은 문제점이 있었다. 이에 연구팀은 상변화 물질을 전기적으로 극소 형성하는 방식을 통해 제작한 초저전력 상변화 메모리 소자로 값비싼 노광공정 없이도 매우 작은 나노미터(㎚, 1㎚=100억분의 1m) 스케일의 상변화 필라멘트를 자체적으로 형성했다. 이는 공정비용이 매우 낮을 뿐 아니라 초저전력 동작이 가능하다는 장점이 있다. 현재 널리 사용되고 있는 메모리인 디램은 속도가 매우 빠르지만 전원이 꺼지면 정보가 사라지는 휘발성 특징을 갖고 있다. 저장장치로 사용되는 낸드 플래시 메모리는 읽기·쓰기 속도는 상대적으로 느린 대신 전원이 꺼져도 정보를 보존하는 비휘발성 특징이 있다. 반면 상변화 메모리는 디램과 낸드 플래시 메모리의 장점을 모
국내 연구진이 도형의 경계를 구분하는 능력인 ‘그래프 색칠 문제’ 해결 능력을 갖춘 새로운 신경망 기술을 개발했다. 주파수 혼간섭을 방지하는 주파수 할당 문제 등에 응용될 것으로 기대된다. 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 실리콘 바이리스터 소자로 생물학적 뉴런의 상호작용을 모방한 뉴로모픽 진동 신경망을 개발했다고 3일 밝혔다. 인간의 뇌 기능을 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 중 하나인 상호 간 결합된 진동 신경망은 뉴런의 상호작용을 모방한 인공 신경망이다. 진동 신경망은 기본단위에 해당하는 진동자의 연결 동작을 이용하며 신호의 크기가 아닌 진동을 이용해 연산을 수행하므로 소모 전력 측면에서 이점을 가지고 있다. 연구팀은 실리콘 기반 진동자를 이용해 진동 신경망을 개발했다. 축전기를 이용해 두 개 이상의 실리콘 진동자를 연결하면 각각의 진동 신호가 상호작용해 시간이 경과하면서 동기화 된다. 연구팀은 진동 신경망으로 영상 처리에 사용되는 경계선 인식 기능을 구현했으며 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제를 해결했다. 이 기술은 제조 관점에서 복잡한 회로나 기존 반도체 공정과 호환성이 낮은 소재 및 구조 대신 현재 반도체 산업체에서 사용되
국내 연구진이 기존 반도체 패터닝 방식과 다르게 화학물질 없이 식각하는 기술을 세계 최초 개발했다. 식각(에칭)은 화학약품의 부식작용을 응용한 소형(塑型)이나 표면가공의 방법이다. 한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 홍승범 교수가 제네바대학과 강유전체 표면의 비대칭 마멸 현상(물체 표면의 재료가 점진적으로 손실 또는 제거되는 현상)을 세계 최초로 관찰·규명하고 이를 활용해 혁신적인 나노 패터닝 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 나노 패터닝 기술은 나노스케일로 소재의 표면에 정밀한 패턴을 생성해 다양한 첨단 기술 분야에서 제품 성능을 향상시키는 기술이다. 연구팀은 강유전체 소재의 표면 특성에 관한 연구에 집중했다. 연구팀은 원자간력 현미경을 활용해 다양한 강유전체의 트라이볼로지(마찰 및 마모) 현상을 관찰했고, 강유전체의 전기적인 분극 방향에 따라 마찰하거나 마모되는 특성이 다르다는 것을 세계 최초로 발견했다. 연구팀은 또 이러한 분극 방향에 따라 달라지는 트라이볼로지의 원인으로 변전 효과에 주목했다. 이를 통해 강유전체의 트라이볼로지 특성이 나노 단위에서 강한 응력이 가해질 때 발생하는 변전 효과로 인해 강유전체 내부의 분극 방향에 따른 상호작용으로 트
한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 신약 개발이나 재료과학과 같은 분야에서 원하는 화학 특성 조건을 갖는 물질을 발굴할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. KAIST는 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 분자 데이터에 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 도입해 분자 구조와 그 생화학적 특성을 동시에 생성하고 예측해 다양한 화학적 과제에 광범위하게 활용할 수 있는 AI 기술을 처음으로 개발했다고 25일 밝혔다. 연구팀은 화학 특성값의 집합 자체를, 분자를 표현하는 데이터 형식으로 간주해 분자 구조 표현식과 함께 둘 사이의 상관관계를 아울러 학습하는 AI 학습 모델을 제안했다. 유용한 분자 표현식 학습에 컴퓨터 비전 분야에서 주로 연구된 다중 모달리티 학습 기법을 도입해 다른 형식의 두 데이터를 통합하는 방식이다. 이를 통해 바라는 화합물의 성질을 만족하는 새로운 화합물의 구조를 생성하거나 주어진 화합물의 성질을 예측하는 생성 및 성질 특성이 동시에 가능한 모델을 개발했다. 연구팀이 제안한 모델은 50가지 이상 동시에 주어지는 특성 입력값을 따르는 분자 구조를 예측하는 등 분자 구조와 특성 모두의 이해를 요구하는 과제를 해
국내 연구진이 휴대용 전자기기 및 전기차 등의 리튬 이차전지 에너지 밀도를 높이고 고전압 구동 때도 안정성을 높여줄 용매를 개발했다. 한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 최남순 교수팀이 울산과학기술원(UNIST) 화학과 홍성유·서울대 화학생물공학부 이규태·고려대 화공생명공학과 곽상규·경상국립대 나노·신소재공학부 이태경 교수 연구팀과 함께 4.4V의 높은 충전 전압에서 리튬 금속 전지의 효율과 에너지를 유지하는 세계 최고 수준의 전해액 조성 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 연구팀은 구동할 수 있는 상한 전압 한계가 있는 용매들과 달리 높은 충전 전압에서 안정적으로 사용할 수 있는 새로운 용매를 합성하는 데 성공, 이를 첨가제 기술과 접목해 현저하게 향상된 가역 효율(상온 200회 99.9%)을 달성했다. 가역 효율은 사이클마다 전지의 방전용량을 충전용량으로 나눠 백분율로 나타낸 값으로, 가역 효율이 높을수록 사이클마다 배터리 용량 손실이 적은 것을 의미한다. 또 이 기술은 리튬 대비 4.4V 높은 충전 전압 조건에서 다른 전해액보다 약 5% 정도 높은 75.0%의 높은 방전용량 유지율을 보였다. 연구팀이 이번에 세계 최초로 합성 및 보고한 환형 설폰아
국내 연구진이 인공지능(AI) 등에 널리 사용되는 그래픽 연산 장치(이하 GPU)에서 메모리 크기의 한계로 인해 초병렬 연산의 결과로 대규모 출력 데이터가 발생할 때 이를 잘 처리하지 못하던 난제를 해결했다. 이 기술을 통해 향후 가정에서 사용하는 메모리 크기가 작은 GPU로도 생성형 AI 등 고난이도 연산이 대규모 출력을 필요한 경우 이를 빠르게 수행할 수 있다. KAIST는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 한정된 크기의 메모리를 지닌 GPU를 이용해 수십, 수백 만개 이상의 스레드들로 초병렬 연산을 하면서 수 테라바이트의 큰 출력 데이터를 발생시킬 경우에도 메모리 에러를 발생시키지 않고 해당 출력 데이터를 메인 메모리로 고속으로 전송 및 저장할 수 있는 데이터 처리 기술(일명 INFINEL)을 개발했다고 7일 밝혔다. 최근 AI의 활용이 급속히 증가하면서 지식 그래프와 같이 정점과 간선으로 이루어진 그래프 구조의 데이터의 구축과 사용도 점점 증가하고 있는데, 그래프 구조의 데이터에 대해 난이도가 높은 초병렬 연산을 수행할 경우 그 출력 결과가 매우 크고, 각 스레드의 출력 크기를 예측하기 어렵다는 문제점이 발생한다. 또한 GPU는 근본적으로 CPU와 달리
최양규·류승탁 교수팀 "초소형·저전력 난수발생기" 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최양규·류승탁 교수 공동연구팀이 해킹을 막는 세계 최초의 보안용 암호 반도체 소자를 개발했다고 29일 밝혔다. 100% 실리콘 호환 공정으로 제작된 핀펫(FinFET) 기반 보안용 암호 반도체 크립토그래픽 트랜지스터(이하 크립토리스터)다. 트랜지스터 하나로 이뤄진 독창적 구조를 갖고 있을 뿐만 아니라, 동작 방식 또한 독특해 유일무이한 특성을 구비한 난수발생기라고 연구팀은 설명했다. 기존 난수 발생기는 전력 소모가 매우 크고 실리콘 CMOS 공정과의 호환성이 떨어진다. 회로 기반 난수 발생기들은 점유 면적이 매우 크다는 단점이 있다. 연구팀은 전력 소모와 점유 면적 모두 수천 배 이상 작은 암호 반도체인 단일 소자 기반의 크립토리스터를 개발했다. 절연층이 실리콘 하부에 있는 실리콘 온 인슐레이터(SOI) 기판 위에 제작된 핀펫이 가지는 내재적인 전위 불안정성을 이용해 무작위적으로 0과 1을 예측 불가능하게 내보내 공격자를 차단한다. 기존 논리 연산용이나 메모리용 소자와 동일한 구조의 트랜지스터이기 때문에, 현재 반도체 설비를 이용한 양산 공정으로 100% 제작이 가
KAIST 대전 본원에 'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터' 개소 KAIST가 생성형 인공지능(AI)과 가상현실(VR)을 활용해 초고속 생산성 시대를 열어가기 위한 본격적인 도전을 시작한다. 27일 대전 본원에 문을 연 'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터'는 생성형 인공지능과 가상현실을 3D(3차원) 스케칭과 결합한 미래형 제품 개발 프로세스를 연구하기 위해 설립됐다. 로봇, 모빌리티, 인공 단백질과 같은 첨단 제조 산업 분야는 제품 개발 주기가 매우 길 뿐만 아니라 설계 결함이 발견되면 다시 아이디어 발상 단계로 돌아가 실물 제작과 테스트까지의 모든 과정을 반복해야 한다. 또한 복잡한 3차원 구조체가 한데 맞물려 움직이면서 고도의 기능을 수행하기 때문에 기존 2차원 스크린 작업 환경에서는 설계 의도를 입력하거나 결과물을 해석하는 데 한계가 있었다. KAIST는 사람의 의도를 가장 빠르고 효과적으로 생성형 인공지능에 전달하는 수단으로 최신 가상현실 3D 스케칭 기술을 활용할 계획이다. 가상현실 몰입 공간 안에서 사람이 아이디어를 떠올리는 즉시 3D 스케칭으로 시각화하면, 인공지능이 이를 뼈대 삼아 구체화함으로써 실물을 제작하지 않고도 반복적으로 문
KAIST 전기 및 전자공학부 연구팀과 현대자동차·기아 선행기술원 연구팀으로 구성, 대전에 개소 현대자동차·기아가 카이스트(KAIST)와 손잡고 차세대 자율주행 센서 개발에 나선다. 현대자동차·기아는 KAIST와 함께 고도화된 자율주행차에 쓰일 라이다 센서를 개발하기 위해 ‘현대자동차그룹-KAIST 온칩 라이다(On-Chip LiDAR) 공동연구실(이하 공동연구실)’을 대전 KAIST 본원에 설립한다고 지난 21일 밝혔다. 공동연구실은 개발경쟁이 점점 치열해지고 있는 자율주행 시장에서 필수적인 고성능·소형 온칩 센서 제작 기술과 새로운 방식의 신호 검출 기술을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 온칩 센서는 반도체 기술을 이용해 다양한 기능을 추가한 것으로 이 기술을 활용한다면 라이다를 기존보다 소형화할 수 있으며 반도체 공정을 이용한 대량생산으로 가격 경쟁력도 확보할 수 있다. 또한 현재 자율주행 센서는 빛을 방출하고 돌아오는 시간을 측정해 사물과의 거리를 측정했지만, 차세대 신호검출 기술인 ‘주파수 변조 연속파(FMCW)’를 활용한 방식은 시간에 따라 주파수가 변화하는 빛을 방출하고 돌아오는 빛의 주파수 차이를 측정해 거리를 검출한다. 기존 대비 신호의 잡
최근 '스타링크'와 같은 초연결 인터넷망과 빠른 통신이 가능한 6G 기술, 초고속 연산장치들이 개발됨에 따라 이들과 쉽게 융합될 수 있는 초소형 고성능 장치들이 요구되고 있다. 이를 위해 감도가 좋은 센서 소재, 외부 자극을 감지할 수 있는 스마트 소재, 해킹이 불가능한 보안 소재 등 혁신적인 신소재 기술의 중요성이 날로 커지고 있다. KAIST는 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 생명화학공학과 리 섕 교수, 전기및전자공학부 권경하 교수, DGIST 로봇 및 기계전자공학과 김봉훈 교수와 함께 4차 산업혁명의 핵심 분야인 사물인터넷(IoT)을 크게 혁신할 수 있는 핵심 신소재를 소개하는 초청 논문을 발표했다고 22일 밝혔다. 김상욱 교수 연구팀은 그간 초미세 반도체회로 구현을 위한 블록공중합체 자기조립 제어(Directed Self-Assembly; DSA) 연구 분야를 세계 최초로 개척했고, 이를 실제 반도체 리소그라피 공정과 융합하는 데 성공해 국제 반도체 로드맵에 등록시켰다. 최근까지도 이 나노소재 기술을 반도체뿐만이 아니라 보안소자, 센서, 유저 인터페이스 등에 다양하게 적용하는 연구 방향을 제시해 국제적으로 선도해왔고, 이번에 그 중요성과 과학기술적
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