세포의 상태를 원하는 방향으로 조절하는 것은 신약 개발, 암 치료, 재생 의학 등 생명과학 분야의 핵심 과제지만, 적합한 약물이나 유전자 표적을 찾는 일은 쉽지 않다. 이에 KAIST 연구진은 세포와 약물 반응을 레고블록처럼 분해하고 다시 조립하는 방식으로 수학적으로 모델링해, 실제로 실험하지 않은 세포와 약물의 새로운 반응은 물론 임의의 유전자 조절 효과까지 예측할 수 있는 새로운 AI 기술을 개발했다. KAIST는 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 생성형 AI를 활용해 세포를 목표 상태로 유도할 수 있는 약물과 유전자 표적을 찾아내는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. ‘잠재공간(latent space)’은 이미지 생성 AI가 사물이나 세포의 특징을 수학적으로 정리해 놓은 보이지 않는 ‘지도’와 같은 공간이다. 연구팀은 이 공간에서 세포의 상태와 약물의 효과를 각각 분리해내고, 이를 다시 조합해 실험하지 않은 세포-약물 조합의 반응을 예측하는 방식을 고안했다. 이 원리를 확장해, 특정 유전자를 조절했을 때 어떤 변화가 나타나는지도 예측할 수 있음을 보였다. 연구팀은 실제 데이터를 활용해 이 기술을 검증했다. 그 결과 대장암 세포를 정상
KAIST가 연합학습(Federated Learning)의 고질적인 성능 저하 문제를 해결하고, AI 모델의 일반화 성능을 획기적으로 향상시킨 새로운 학습 방법을 개발했다. 이번 연구는 병원·은행 같은 보안이 중요한 분야는 물론, 소셜미디어·온라인 쇼핑처럼 변화가 잦은 환경에서도 안정적인 성능을 발휘하며, 인공지능 협업의 새 가능성을 보여줬다. KAIST는 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 연합학습의 한계를 극복할 수 있는 새로운 학습 방식을 제시했다고 15일 밝혔다. 이번 연구는 ‘데이터 프라이버시를 지키면서도 협업 가능한 AI’를 구현한 것으로 평가받고 있다. 연합학습은 여러 기관이 데이터를 직접 공유하지 않고도 AI를 공동 학습할 수 있는 방식이다. 그러나 이렇게 만들어진 공동 AI 모델을 각 기관 환경에 맞게 최적화하는 과정에서, 특정 기관의 데이터 특성에만 과도하게 적응하는 ‘지역 과적합(Local Overfitting)’ 문제가 꾸준히 제기돼왔다. 예를 들어 여러 은행이 함께 구축한 ‘공동 대출 심사 AI’를 특정 은행이 대기업 고객 데이터를 중심으로 재학습시키면, 그 은행의 AI는 대기업 심사에는 강하지만 개인이나 스타트업 고객 심사에는 약
보통 그림과 글자가 함께 있을 때 사람의 시선이 그림에 먼저 가는 것처럼, 여러 감각을 동시에 활용하는 ‘멀티모달 인공지능’도 특정 데이터에 더 크게 의존하는 경향이 있다. KAIST 연구진은 이러한 한계를 극복해, 그림과 글자를 모두 고르게 인식해 훨씬 더 정확한 예측을 가능케 하는 새로운 멀티모달 인공지능 학습 기술을 개발했다. KAIST는 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 다양한 데이터 유형을 한 번에 처리해야 하는 멀티모달 인공지능이 모든 데이터를 고르게 활용할 수 있도록 돕는 새로운 학습 데이터 증강 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 멀티모달 인공지능은 텍스트, 영상 등 여러 데이터를 동시에 활용해 판단하지만, 기존 AI 모델은 특정 정보(예: 텍스트 또는 이미지)에 치우쳐 판단하는 경향이 있었다. 이로 인해 예측 정확도가 떨어지고, 실제 환경에서의 일반화 성능이 제한되는 문제가 있었다. 연구팀은 이러한 편향을 해결하기 위해 일부러 서로 어울리지 않는 데이터를 섞어서 학습에 사용했다. 이를 통해 인공지능은 특정 데이터에만 의존하지 않고, 글과 그림, 소리 등 모든 정보를 균형 있게 활용하는 방법을 학습하게 된다. 또한 품질이 낮은 데이터는 보완하
KAIST 캠퍼스에 현실과 가상의 경계를 허물고 시공간의 한계를 넘어 경험을 공유하는 K-메타버스 기술 역량을 축적한 개방형 산학연 플랫폼이 구축된다. KAIST는 13일 메타버스대학원과 국내 가상증강현실(XR) 전문기업 버넥트가 ‘가상융합연구소’ 설립 및 운영 협약을 체결했다고 밝혔다. KAIST 캠퍼스 내 신축 예정인 가상융합연구소는 관련 출연연 참여를 준비하며 단순한 산학협력을 넘어 국가 전략 거점으로 기능할 계획이다. 버넥트는 KAIST와 함께 연구소를 국내외 산학연이 공동으로 참여하는 개방형 연구 협력 플랫폼으로 조성할 예정이다. 가상융합연구소는 현실과 가상의 융합을 실험하고 이를 통해 기술 개발과 인재 양성, 산업 확산이 선순환하는 ‘K-메타버스 혁신 생태계’의 글로벌 허브로 자리매김할 전망이다. 버넥트는 하태진 KAIST 동문이 창업한 기업으로 2023년 코스닥에 상장했으며, 산업용 AI 스마트고글 ‘VisionX’를 개발해 CES 혁신상을 수상했다. AI·XR 솔루션과 디지털 트윈 등 다양한 산업 혁신 기술을 기반으로 성장해온 버넥트는 이번 협력을 통해 KAIST와의 상생 시너지를 확대할 계획이다. 공간컴퓨팅과 XR 기술은 애플, 메타, 구글,
미생물로 석유화학산업 핵심원료 생산하는 친환경 공정 개발 KAIST는 생명화학공학과 이상엽 특훈교수, 화학과 한순규 교수 공동 연구팀이 미생물 발효 공정과 유기화학 반응을 결합해 포도당, 글리세롤 등 재생 가능한 바이오 원료에서 벤젠, 톨루엔, 에틸벤젠, 파라자일렌(BTEX)을 생산하는 공정을 개발했다고 12일 밝혔다. 페트병, 스티로폼, 나일론 등 일상 곳곳에 쓰이는 BTEX는 석유 정제를 통해서만 얻어지던 핵심 원료로, 식물 기반 생산은 오랫동안 난제로 남아 있었다. 연구팀은 폐목재 등 바이오매스 유래의 포도당으로부터 BTEX를 생산하는 데 성공해 차세대 친환경 플라스틱 원료로 가는 길을 열었다. 연구팀은 석유 정제로 인한 환경 부담과 복잡한 화학 구조로 인한 식물 기반 BTEX 생산의 어려움을 미생물 세포공장과 화학 반응을 융합한 새로운 공정으로 해결했다. 미생물이 포도당과 글리세롤을 이용해 페놀, 벤질알코올 등 산소화된 중간 물질을 만들고, 이를 화학 반응으로 탈산소해 벤젠·톨루엔 등 BTEX로 전환하는 방식이다. 이 과정에서 이상엽 교수가 이끌어온 시스템 대사공학 기술로 미생물의 대사 경로를 새로 설계해 효율을 높였다. 동시에 연구팀은 비등점이 높고
시속 12km 주행, 문워크(Moonwalk), 오리걸음, 험지 보행 등 구현 구동기·모터·감속기 등 핵심 부품, 강화학습 기반 AI 제어기 등 독자 기술 이식돼 연내 상체 포함 완전체 로봇 완성 목표...MIT 등 글로벌 협력 기반 현장 투입 및 상용화 박차 예고 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 독자 기술로 개발한 휴머노이드 로봇 하체가 인간 고유의 복잡한 움직임을 소화하며 이목을 집중시키고 있다. KAIST 기계공학과 휴머노이드로봇연구센터(HUBO Lab)의 박해원 교수 연구팀은 최근 이러한 혁신적인 성능을 갖춘 휴머노이드 로봇의 하체 플랫폼을 공개했다. 이번에 공개된 로봇 하체는 키 165cm, 몸무게 75kg의 성인 체형을 염두에 두고 인간 중심 환경에 맞춰 설계된 하체 플랫폼이다. 실제 산업 현장 투입을 목표로, 휴머노이드 로봇 몸체 전체가 개발 중이다. 이 로봇은 평지에서 최대 시속 12km로 달리고, 30cm 이상의 높은 턱이나 계단을 오르내리는 단차 극복 능력을 갖췄다. 특히 주목받는 부분은 인간의 동작을 구현하는 고난도 시연이다. 연구팀은 ‘팝의 황제’로 인식되는 미국 가수 마이클 잭슨(Michael Joseph Jackson) 특유의 춤
한양대학교 에리카(ERICA) 배지훈 교수 연구팀 제작 '로봇 손 문워크' 영상으로 소개 5지 로봇 핸드 ‘델토 그리퍼-5F(Delto Gripper-5F)’ 활용돼...“로봇공학에 유머와 창의력을 결합한 사례” 테솔로 로봇 핸드 ‘델토 그리퍼-5F(Delto Gripper-5F 이하 DG-5F)’가 글로벌 기술 전문 매체 ‘IEEE 스펙트럼(IEEE Spectrum)’의 영상 코너 ‘비디오 프라이데이(Video Friday)’에 등장했다. 이번 로봇 동작은 배지훈 한양대학교 에리카(ERICA) 로봇인지조작연구실(RoCogMan Lab) 교수 연구팀이 DG-5F를 활용해 개발했다. 영상은 지난달 박해원 한국과학기술원(KAIST) 교수팀이 공개한 휴머노이드 로봇 하체의 문워크(Moonwalk) 시연에서 영감을 받아 제작된 학술적 모방 콘텐츠다. 로봇의 다리가 아닌 손가락으로 문워크를 구현한 점이 차별점이다. DG-5F는 각 손가락을 정교하게 움직이며, 마치 미끄러지듯 손으로 걷는 듯한 독특한 퍼포먼스를 영상에서 구현했다. 이 실험은 복잡하고 전문적인 로봇공학 분야에서도 유머와 창의력이 중요한 요소로 작용할 수 있음을 보여주는 장면으로 평가받는다. 이번 프로젝트
‘여서(女書)’는 중국 후난성에서 19세기 무렵부터 한자 교육에서 배제된 여성들이 서로의 삶을 기록하고 소통하기 위해 창조한 여성 문자 체계다. 이 문자 체계의 의미(억압 속 창조, 여성 연대, 언어 실험)를 현대 기술과 접목한 ‘AI 여서(Nüshu, 女书)’ 프로젝트에 KAIST 연구진이 참여해 국제 미디어아트 페스티벌에서 상을 받았다. KAIST는 산업디자인학과 이창희 교수 연구팀이 영국왕립예술학교 알리 아사디푸어 컴퓨터과학연구센터장과 공동으로 진행한 프로젝트 ‘AI 여서(Nüshu)’가 ‘프리 아르스 일렉트로니카(Prix Ars Electronica) 2025’ 디지털 휴머니티 부문 영예상에 선정됐다고 10일 밝혔다. 이 페스티벌에는 올해 98개국에서 3987개 작품이 출품됐으며, 디지털 휴머니티 부문 수상작은 2개다. 수상작 ‘AI 여서’는 문자 교육에서 배제된 여성들이 만든 여서를 기반으로, 컴퓨터 언어학과 인공지능을 결합해 관람객이 직접 체험하는 설치 작품으로 구현했다. 작품 속 인공지능은 전근대 중국 여성들의 소통 방식을 학습해 새로운 언어를 생성한다는 설정 아래, 가부장적 질서를 넘어서는 시도이자 서구 중심 언어관을 확장하는 접근으로 평가됐다
KAIST가 난치성 뇌전증 치료를 위한 RNA 신약 후보를 개발하고, 7500억 원 규모의 글로벌 기술 수출 계약을 체결했다. KAIST는 의과학대학원 이정호 교수의 교원 창업기업인 소바젠이 난치성 뇌전증 치료용 RNA 신약 후보를 발굴해 해외 제약사에 기술 수출했다고 9일 밝혔다. 이번 계약 규모는 총 7500억 원으로, KAIST의 기초 의과학 연구에서 출발한 혁신 기술이 글로벌 신약 개발 단계로 확장된 사례로 평가된다. 이정호 교수 연구팀은 난치성 뇌전증과 악성 뇌종양 등 치명적 뇌 질환의 원인이 ‘뇌 줄기세포에서 생긴 후천적 돌연변이(뇌 체성 돌연변이, Brain Somatic Mutation)’임을 세계 최초로 규명하고, 2015년과 2018년 각각 네이처(Nature)와 네이처 메디슨(Nature Medicine)에 연구 결과를 발표한 바 있다. 이후 이 교수는 신약 개발 전문가인 박철원 대표와 함께 돌연변이 유전자인 MTOR를 직접 겨냥할 수 있는 RNA 신약(ASO, Antisense Oligonucleotide)을 개발했다. 이번 기술이전 계약을 통해 해당 후보물질의 상업화 가능성까지 입증하며, 한국 기초 연구 기반의 신약 개발 역량을 세계
로보틱스와 인공지능(AI)이 교차하는 지점은 단일 기술적 흥밋거리가 아니다. 인구 절벽, 노동시장 변화, 글로벌 공급망 재편. 오늘날 산업은 이처럼 구조적 도전에 직면해 있다. 이제 물리적 세계에서 작동하는 지능형 기계는 산업 경쟁력의 생존 조건으로 떠오르고 있다. 따라서 최근 로봇과 AI의 융합을 논하는 자리는 학계의 학술 교류나 스타트업의 데모 무대의 의미를 넘어선다. 사회와 경제의 향후 10년을 설계하는 전략적 어젠다의 장으로 의미가 확장됐다. 서울 삼성동 전시장 코엑스에서 열린 ‘오픈 로보틱스 AI 포럼 코리아(Open Robotics AI Forum Korea)’는 로보틱스와 AI의 미래 지형을 가늠하는 글로벌 무대로 주목받았다. 해당 포럼은 미국 지능형 로봇 운영체제(ROS) 개발 업체 ‘오픈마인드(OpenMind)’, 한국 AI 기반 안전·보안 솔루션 기술 업체 ‘에임인텔리전스(AIM Intelligence)’, 한국 AI 연구·스타트업 액셀러레이터 업체 ‘어텐션엑스(AttentionX)’ 등 세 개사가 손잡고 마련했다. 포럼에는 AI·로보틱스·블록체인 분야 글로벌 전문가·연구자·투자자가 대거 참여해 탈중앙화 AI와 오픈소스 기술이 이끄는 차세대
엘리베이터 앞에서 배송 로봇이 멈춘다. 이 과정에서 하드웨어는 멀쩡하다. 멈춘 이유는 기계가 아니라 도시의 문법 때문이다. 승강기 연동 규격, 안전·인증, 전력·통신 등 사람에겐 당연한 규칙이 로봇에게는 보이지 않는 장벽이다. 반대로 어떤 로봇은 이미 우리 집에서 청소기처럼 가전의 중심 지위를 얻었다. 기술의 성패는 더 이상 성능만이 아니다. 사용자 경험(UX), 표준·인증 등 제도, 교육·경험 디자인 등이 로봇이 사회에 들어가는 관문으로 떠오른다. ‘보여주는 로봇’에서 ‘쓰이는 로봇’으로 로보틱스 기술이 확장돼야 하는 이유다. 지난달 30일 서울 삼성동 전시장 코엑스에서 열린 ‘2025 서울AI로봇쇼’는 시민이 로봇을 쉽고 즐겁게 체험하고, 기업·연구자가 성과·투자·인재를 공유하는 산업 플랫폼을 결합한 자리로 주목받았다. 서울특별시는 이 무대를 통해 “사람과 로봇이 공존하는 도시”를 선포했다. 부대행사로 진행된 로봇 전문가 포럼 개막 환영사에 참석한 주용태 서울시 경제정책실장은 “서울을 세계적 로봇 친화 도시로 키우겠다”며 산업계·학계·공공기관의 협력을 통한 사람 중심 로봇 도시 비전을 강조했다. “서울, 로봇 도시의 브랜드를 설계해야” 엔젤로보틱스 최고기
신소재 개발의 핵심 단계인 ‘물성 규명’은 그동안 방대한 실험 데이터와 고가 장비에 의존해야 해 연구 효율이 낮다는 한계가 있었다. KAIST 연구진은 재료와 에너지의 변형과 상호작용을 지배하는 물리법칙을 AI와 결합한 새로운 기법을 통해, 데이터가 부족한 상황에서도 신소재를 신속히 탐색하고 재료·기계·에너지·전자 등 다양한 공학 분야의 설계와 검증까지 빠르게 수행할 수 있는 기반을 마련했다. KAIST는 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 경희대 임재혁 교수 연구팀, 한국전기연구원(KERI) 류병기 박사와 공동 연구를 통해, 물리 법칙을 인공지능 학습 과정에 직접 반영하는 물리 기반 머신러닝(Physics-Informed Machine Learning, PIML) 기법을 활용해 적은 양의 데이터만으로도 소재 물성을 정확히 규명할 수 있는 새로운 방법을 제시했다고 2일 밝혔다. 첫 번째 연구에서는 고무와 같은 초탄성(hyperelastic) 소재를 대상으로, 단 한번의 실험에서 얻은 적은 데이터만으로도 재료의 변형 양상과 성질을 동시에 규명할 수 있는 물리 기반 인공신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN) 기법을 제시했다. 기
전 NBC 뉴스 기자 찰스 서빈과 미국의 전설적 포크 가수 우디 거스리의 공통점은 희귀 유전성 질환인 헌팅턴병을 앓았다는 점이다. 헌팅턴병은 근육 조정 능력 상실, 인지 기능 저하, 정신적 문제를 동반하는 대표적 신경계 퇴행성 질환이다. KAIST 연구팀이 이 병의 원인 단백질인 헌팅틴 단백질의 새로운 기능을 규명하며 발병 원인 이해에 중요한 단서를 제공했다. KAIST는 생명과학과 송지준 교수 연구팀이 오스트리아 과학기술원, 프랑스 소르본느대·파리 뇌연구원, 스위스 연방공대 등과 함께 국제 공동연구를 진행해 헌팅틴 단백질이 세포골격 미세섬유(F-actin)를 다발 형태로 배열하는 구조적 원리를 밝혀냈다고 16일 밝혔다. 연구팀은 초저온 전자현미경(cryo-EM)과 세포생물학적 기법을 활용했다. 기존에는 헌팅틴 단백질이 소포 운반이나 미세소관 수송에 관여하는 등 세포골격을 ‘활용’하는 역할만 한다고 알려져 있었지만, 이번 연구는 헌팅틴 단백질이 세포골격 자체를 물리적으로 조직한다는 사실을 세계 최초로 입증했다. 연구팀은 헌팅틴 단백질이 F-actin에 직접 결합하고, 두 단백질이 짝을 이뤄 약 20나노미터 간격으로 세포골격을 다발 형태로 묶는다는 사실을 확인
KAIST는 연구성과를 기반으로 한 국내 로봇 스타트업들이 조선소와 도심 현장에서 새로운 혁신을 이끌고 있다고 30일 밝혔다. 벽과 천장을 자유롭게 오르내리는 산업용 보행 로봇과 강남 도심 속을 걸어 다니는 휴머노이드 보행 로봇이 상용화 무대에 오르며 주목받고 있다. 주인공은 디든로보틱스와 유로보틱스다. 디든로보틱스는 철제 벽면과 천장을 자유롭게 이동하며 작업할 수 있는 ‘승월(昇越) 로봇’ 기술을 상용화해 조선업을 비롯한 산업 자동화 시장에 새로운 돌파구를 제시했다. 2024년 3월 KAIST 기계공학과 휴보랩 DRCD연구실 출신 4명이 공동 창업한 디든로보틱스는 사족보행 로봇 ‘DIDEN 30’을 개발했다. 이 로봇은 자율주행 기술과 족형 다리 구조, 자석 발을 결합해 사람이 접근하기 어려운 고위험 작업 환경에서도 활용 가능하다. DIDEN 30은 선박 건조 현장에서 구조물로 빽빽하게 설치된 철제 보강재(론지)를 넘는 ‘론지 극복 테스트’를 성공적으로 마치며 현장 적용 가능성을 입증했다. 현재는 선박 내부의 좁은 출입구인 액세스홀을 통과할 수 있도록 기능 고도화를 진행 중이며, 2026년 하반기부터는 용접·검사·도장 등 실제 작업 투입을 목표로 성능 개선
김미소 교수, 와일리 라이징 스타·여성 재료과학상 동시 수상 KAIST 연구진이 광경화 3D 프린팅의 내구성 한계를 극복할 수 있는 신기술을 개발, 의료용 보형물부터 정밀 기계 부품까지 한층 튼튼하면서도 경제적으로 제작할 수 있는 길을 열었다. KAIST는 기계공학과 김미소 교수 연구팀이 디지털 광 조형(DLP, Digital Light Processing) 기반 3D 프린팅의 내구성 약점을 해결할 수 있는 신기술을 개발했다고 29일 밝혔다. DLP 프린팅은 빛으로 액체 레진을 굳혀 정밀 구조물을 제작하는 기술로 치과·정밀 기계 등 다양한 분야에서 쓰이고 있다. 그러나 내구성이 낮아 충격에 취약한 단점이 있었다. 연구팀은 ▲충격과 진동을 흡수하면서 다양한 물성을 구현할 수 있는 신규 광경화 레진 소재와 ▲구조물의 각 부위에 최적 강도를 자동 배치하는 머신러닝 기반 설계 기술을 결합해 문제를 해결했다. 특히 ‘동적 결합을 도입한 폴리우레탄 아크릴레이트(PUA)’ 소재를 개발해 기존보다 충격·진동 흡수 능력을 크게 향상시켰다. 또한 빛의 세기를 조절해 하나의 레진에서 서로 다른 강도를 구현하는 ‘회색조 DLP’ 기술을 적용, 부위별 맞춤 강도 부여에 성공했다.
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UPDATE: 2025년 10월 17일 17시 33분
