KAIST는 과학기술정보통신부가 주관하는 AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업의 ‘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 모델을 개발하며 AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성을 주도할 계획이다. 루닛 컨소시움에는 루닛을 중심으로 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, 아이젠사이언스, SK바이오팜, 리벨리온 등 7개 기업과 KAIST, 서울대, NYU, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원 등 9개 의료기관 및 연구기관이 함께 참여한다. 컨소시엄은 최신 B200 GPU 256장을 지원받아 의료 데이터를 처음부터 끝까지 연결해 분석하는 AI 시스템인 증거사슬 기반 전주기 의과학 AI 모델과 여러 AI가 협력해 진단·예측을 수행하는 멀티 에이전트 서비스를 구축·실증할 예정이다. KAIST는 이번 사업에서 전산학부 및 김재철AI대학원 교수진들이 공동 연구팀을 이루어 참여한다. 최윤재, 김태균, 예종철, 김현우, 홍승훈 교수가 연구팀으로 활동하며, 이상엽 연구부총장은 자문 역할을 맡고 있다.
KAIST는 창업원이 육성한 의료 AI 솔루션 기업 배럴아이가 글로벌 헬스케어 선도기업으로부터 약 140억 원 규모의 전략적 시리즈 A 투자를 유치하며, KAIST 딥테크 창업 생태계의 대표 성공 사례로 자리매김했다고 14일 밝혔다. KAIST 창업원은 과학기술 기반 창업을 통한 혁신 생태계 조성을 목표로 기술사업화·창업보육·투자연계·글로벌 진출 등 전주기 지원체계를 운영하고 있다. ‘K-글로벌 딥테크 창업 전략’을 중심으로 연구성과의 시장 진입과 글로벌 투자 유치를 촉진하며 대한민국을 대표하는 딥테크 창업 허브로 성장하고 있다. KAIST는 특히 AI, 바이오헬스, 반도체, 미래모빌리티 등 첨단 산업 분야를 중심으로 매년 수십 개의 딥테크 스타트업을 배출하며 국가 혁신성장형 창업의 모델 기관으로 주목받고 있다. KAIST는 AI 분야를 중심으로 한 딥테크 창업의 중심지로 자리매김하고 있다. 대표적인 AI 창업기업들이 KAIST 연구성과를 기반으로 글로벌 시장에서 빠르게 성장 중이다. 리벨리온은 2020년 설립된 AI 반도체 스타트업으로, 인공지능 딥러닝에 최적화된 AI 칩을 설계·개발해 기업가치 1조 원을 돌파한 유니콘 기업으로 성장했다. 파네시아(Pana
DGIST 로봇및기계전자공학과 김봉훈 교수 연구팀이 KAIST, POSTECH, 경희대학교, 국립공주대학교 등과 공동연구를 통해 전기나 외부 동력 없이 스스로 냉방과 난방을 조절할 수 있는 ‘3차원 스마트 건축물 에너지 절감 소자’를 개발했다고 11일 밝혔다. 건축물에서 사용되는 에너지는 전 세계 총 에너지 소비의 약 30%를 차지하며, 그중 70% 이상이 냉난방에 사용된다. 이에 따라 냉난방 효율을 높이는 친환경 기술 개발의 필요성이 커지고 있으나, 기존 냉·난방 겸용 소자들은 외부 전력 공급이 필요하거나 기능 조절이 제한적이었다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 전통 건축의 “위도에 따라 처마 각도가 달라지는 원리”에 착안해, 태양빛의 각도 변화에 따라 스스로 열리고 닫히며 냉방과 난방을 전환할 수 있는 3차원 스마트 구조 소자를 설계했다. 이 소자는 형상기억합금(Shape Memory Alloy)의 온도 반응 특성을 활용해 전기 공급 없이 자동으로 작동한다. 소자의 3차원 구조가 닫히면 표면이 태양열을 반사하고 중적외선을 방출해 냉방 모드로 작동하며, 구조가 열리면 태양빛을 흡수하는 흑색 표면이 노출돼 난방 모드로 전환된다. 외부 온도나 계절 변화
KAIST 화학과 연구팀이 비타민 B2(리보플라빈, 플라빈)에 금속을 결합해 새로운 인공 효소를 개발했다. 이 연구는 리보플라빈의 전자 전달 기능에 금속의 반응 조절 능력을 더해, 자연 효소보다 정밀하고 안정적인 인공 효소를 구현한 세계 최초의 사례다. KAIST 화학과 백윤정 교수 연구팀은 기초과학연구원(IBS) 권성연 박사 연구팀과의 공동연구를 통해 플라빈이 금속 이온과 결합할 수 있는 새로운 분자 시스템을 합성했다고 11일 밝혔다. 기존 플라빈은 질소와 산소가 복잡하게 얽힌 고리 구조를 가져 금속이 선택적으로 결합하기 어려웠다. 연구팀은 이러한 구조적 한계를 극복하기 위해 플라빈 내 금속 결합 부위를 분자 수준에서 설계하고, 금속을 붙잡는 리간드(ligand) 구조를 정밀하게 배치하는 금속화학적 접근법을 적용했다. 그 결과 금속 주변의 전자적·공간적 상호작용을 정교하게 제어해 플라빈-금속 결합체를 안정적으로 합성하는 데 성공했다. 이번 연구는 플라빈의 고유 특성과 금속의 반응성을 하나의 시스템에 결합시킨 최초의 사례로, 화학 반응을 정밀하게 조절할 수 있는 금속 기반 인공 효소 개발의 가능성을 제시했다. 백윤정 교수는 “자연에서 발견되는 플라빈의 한계를
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. KAIST와 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. KAIST는 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. 연구
이제는 단순히 말만 하는 AI 음성비서를 넘어, 인공지능이 직접 화면을 보고 판단해 택시를 호출하고 SRT 티켓을 예매하는 시대가 열렸다. KAIST는 전산학부 신인식 교수가 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 혁신성과 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
KAIST 연구진이 단 2~3장의 일반 사진만으로 실제 환경을 고정밀 3D 공간으로 복원할 수 있는 혁신적인 기술을 개발했다. 이 기술은 라이다(LiDAR)나 고가의 3D 스캐너, 복잡한 보정 과정 없이도 실험실·도심·건축물 등 현실 공간을 실감형 가상 환경으로 재현할 수 있어, 향후 3D 콘텐츠 제작의 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대된다. KAIST 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 개발한 ‘SHARE(Shape-Ray Estimation)’ 기술은 정밀한 카메라 위치나 방향 정보를 알지 않아도 영상 자체만으로 고품질의 3차원 장면을 복원할 수 있는 신개념 3D 복원 방식이다. 기존 기술은 카메라의 촬영 각도와 위치를 사전에 알아야 정확한 복원이 가능했으나, SHARE는 영상 내에서 스스로 공간 정보를 추출해 카메라 시선 방향(Ray)과 사물의 형태(Shape)를 동시에 추정함으로써 이 한계를 극복했다. SHARE 기술은 소수의 영상에서도 서로 다른 시점에서 촬영된 장면을 하나의 공통된 공간으로 자동 정렬하고, 왜곡 없이 정확한 3D 구조를 복원한다. 별도의 학습 과정이나 장비 보정 없이도 정밀한 모델링이 가능해 현장 활용성이 높으며, 건설·미디어·게임·
광주과학기술원(GIST)은 전기전자컴퓨터공학과 정현호 교수와 한국과학기술원(KAIST) 송영민 교수 공동연구팀이 전압과 빛의 편광 방향을 동시에 이용해 색상을 정밀하게 조절할 수 있는 ‘카이랄(Chiral) 플라즈모닉 전기변색 메타표면’을 세계 최초로 개발했다고 밝혔다. 이번 기술은 빛의 회전 방향(원형편광)에 따라 색이 달라지는 나선형 금 나노구조와 전기변색 고분자(Polyaniline, PANI)를 결합해, 1볼트(V) 이하의 초저전력으로 가시광 전 영역(약 287나노미터)에 걸친 폭넓은 색상 변화를 구현할 수 있는 것이 특징이다. 전기변색 소자는 전압을 가하면 색이 변하는 원리를 활용해 스마트 윈도우나 저전력 디스플레이에 응용된다. 그러나 기존 기술은 색 변화 폭이 제한적이거나 고전압이 필요해 한 픽셀 내에서 다양한 색을 표현하기 어려웠다. 연구팀은 자연계의 나선형 구조(보석풍뎅이 등)에서 영감을 받아, 빛의 편광 방향에 따라 색이 달라지는 ‘이색성(Dichroism)’ 원리를 전기변색과 결합했다. 금 기반의 나선형 나노구조 위에 전기변색 고분자를 균일하게 코팅해 전압과 편광 변화에 따라 색을 조절할 수 있는 메타표면을 구현했으며, 복잡한 미세가공 없이
한국 연구진이 리튬 이온 이동성 100배 향상시키고 상온에서 작동하는 고체 전해질을 개발하는데 성공했다. 리튬메탈전지는 기존 리튬이온전지를 대체할 차세대 고에너지 전지로 주목받고 있다. 하지만 불이 잘 붙는 액체 전해질을 사용할 경우 화재 위험이 높아 상용화가 어려웠다. 이를 해결하기 위한 대안으로 유연성을 가진 ‘유기 고체 전해질’이 제시되었으나, 상온에서 리튬 이온의 전달 속도가 느려 실용화에 한계가 있었다. 한국과학기술원(KAIST)은 지난달 화학과 변혜령 교수 연구팀은 서울대학교 손창윤 교수팀과 공동으로 상온에서도 안정적으로 작동하는 새로운 유기 고체 전해질 필름을 개발했다고 4일 밝혔다. 연구팀은 구멍이 일정하게 배열된 다공성 구조의 ‘공유결합유기골격구조체(Covalent Organic Framework, COF)’라는 신소재를 이용해 머리카락 굵기의 약 1/5수준(두께 약 20μm)의 고체 전해질을 제작했다. 이번에 개발된 COF 전해질은 2025년 노벨화학상을 수상한 금속유기골격체(MOF, Metal Organic Framework)와 유사한 다공성 결정성 구조를 가지지만, 전지 구동 환경에서 화학적 안정성이 크게 향상된 점이 특징이다. 연구팀은
어둠 속에서도 사물을 인식하는 ‘전자 눈’ 기술이 한층 더 진화했다. 자율주행차 라이다(LiDAR), 스마트폰 3D 안면 인식, 헬스케어 웨어러블 기기 등에서 사람의 눈을 대신해 작동하는 적외선 센서가 핵심 부품으로 꼽히는 가운데, KAIST와 공동 연구진이 원하는 형태와 크기로 초소형 적외선 센서를 제조할 수 있는 상온 3차원(3D) 프린팅 기술을 세계 최초로 개발했다. KAIST는 기계공학과 김지태 교수 연구팀이 고려대학교 오승주 교수, 홍콩대학교 티안슈 자오 교수와 공동으로 상온에서 10마이크로미터(µm) 이하 크기의 초소형 적외선 센서를 제조할 수 있는 3D 프린팅 공정을 개발했다고 3일 밝혔다. 적외선 센서는 보이지 않는 적외선을 전기 신호로 변환하는 핵심 부품으로, 로봇 비전 등 미래 전자기술 구현에 필수적이다. 산업 수요가 빠르게 확대되는 가운데, 센서의 소형화·저전력화·형상 다양화 요구가 커지고 있다. 그러나 기존 반도체 기반 제조 방식은 대량 생산에는 적합하지만 고온 공정이 필요해 소재 제약이 있고, 빠른 기술 변화에 유연하게 대응하기 어렵다는 한계가 있었다. 연구팀은 금속·반도체·절연체 소재를 각각 나노결정 액상 잉크 형태로 제작하고, 이를
KAIST는 지난 31일 이재명 대통령이 젠슨 황 엔비디아(NVIDIA) 대표를 접견해 대한민국 인공지능(AI) 생태계 혁신 방안을 논의한 것과 관련해, 이번 만남이 국내 AI 기술 발전과 글로벌 협력 강화의 중요한 전환점이 될 것이라며 환영의 뜻을 밝혔다. 엔비디아는 대한민국 정부와 함께 ‘AI 3대 강국’ 및 ‘AI 기본사회’ 실현을 위한 협력 방안을 논의했다. 엔비디아는 최신 GPU 26만 장 이상을 포함한 대규모 AI 컴퓨팅 인프라를 확충하고, 공공과 민간의 AI 수요에 대응하기 위한 기술 협력을 병행할 계획이다. 이번 접견에서는 ▲AI 인프라 구축 ▲피지컬 AI(Physical AI) 기술 협력 ▲AI 인재양성 및 스타트업 지원 등 다양한 분야에서 협력 방안이 폭넓게 논의됐다. 젠슨 황 엔비디아 대표는 APEC CEO 서밋 기조연설에서 “엔비디아의 목표는 한국에 단순히 하드웨어를 공급하는 것을 넘어, 지속가능한 AI 생태계를 조성하는 것”이라며 “KAIST와 같은 우수한 대학, 스타트업, 정부, 연구기관과 협력해 한국의 AI 생태계를 활성화할 것”이라고 밝혔다. 그는 또 “AI의 발전은 필연적으로 로보틱스와의 결합으로 이어질 것”이라며 “인간과 함께
LTE 네트워크, 인증 절차 없이도 내부 정보 조작 가능 취약점 발견 최근 발생한 SKT 해킹 사고와 KT 소액 결제 사건으로 이동통신 보안의 중요성이 다시 부각되고 있는 가운데, KAIST 연구진이 LTE 코어 네트워크에서 인증되지 않은 공격자가 원격으로 정상 사용자의 내부 정보를 조작할 수 있는 새로운 보안 취약점을 세계 최초로 규명했다. KAIST 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀은 LTE 코어 네트워크에서 인증 절차 없이도 공격자가 다른 사용자의 내부 상태 정보를 변경할 수 있는 심각한 보안 취약점을 발견했다고 2일 밝혔다. 연구팀은 이 취약점을 ‘컨텍스트 무결성 침해(Context Integrity Violation, CIV)’로 명명하고, 이를 탐지하기 위한 세계 최초의 전용 도구 ‘CITesting’을 개발했다. 이 연구는 10월 13일부터 17일까지 대만 타이베이에서 열린 제32회 ACM CCS(Conference on Computer and Communications Security)에서 발표됐으며, 우수논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다. ACM CCS는 전 세계 4대 보안 학회 중 하나로, 올해 약 2400
프라이팬 코팅제와 반도체 공정 등 다양한 산업에 사용되는 ‘과불화합물(PFAS)’은 자연에서 거의 분해되지 않아 ‘영원한 화학물질’로 불린다. 이 물질은 전 세계 수돗물과 하천을 오염시켜 장기적인 인체 건강 위협 요인으로 지목돼 왔으나, KAIST와 국제 공동연구진이 이를 기존보다 1000배 빠르게 제거할 수 있는 기술을 개발했다. KAIST 건설및환경공학과 강석태 교수 연구팀은 부경대학교 김건한 교수, 미국 라이스대학교 마이클 S. 웡 교수 연구팀, 옥스퍼드대학교, 버클리국립연구소, 네바다대학교와 협력해 기존 정수용 소재보다 최대 1000배 빠르고 효율적으로 PFAS를 흡착·제거할 수 있는 새로운 정화 기술을 개발했다고 30일 밝혔다. PFAS는 탄소(C)와 플루오르(F)의 강한 결합으로 구성된 화합물로, 절연성과 내열성이 뛰어나 프라이팬 코팅제, 방수 의류, 윤활유, 반도체 공정, 군수·우주 장비 등 다양한 산업에서 사용된다. 그러나 사용 및 폐기 과정에서 환경으로 쉽게 유출되어 토양·하천·대기를 오염시키고, 식품이나 공기를 통해 인체에 축적된다. 2020년 조사 결과, 미국 수돗물의 45%, 유럽 하천의 50% 이상에서 PFAS 농도가 환경 기준치를 초
KAIST는 도시인공지능연구소가 미국 MIT 센서블 시티 랩과 함께 ‘도시와 인공지능(Urban AI)’ 분야 공동연구를 수행하고, 그 성과를 ‘스마트라이프위크 2025(Smart Life Week 2025)’ 전시를 통해 공개했다고 29일 밝혔다. KAIST와 MIT는 도시의 주요 문제를 인공지능으로 분석하는 ‘Urban AI 공동연구 프로그램’을 추진하고 있으며, 이번 전시에서는 ▲도시 기후 변화 ▲녹지 환경 ▲데이터 포용성 등 세 가지 주제를 중심으로 시민이 직접 체험할 수 있는 형태로 연구 결과를 선보였다. 양 기관은 이번 협력을 통해 AI 기술이 도시의 문제를 계산하는 도구를 넘어 사회적 이해와 공감을 이끄는 지능으로 발전할 수 있음을 보여주며 ▲도시의 열과 매출 ▲치유하는 자연, 서울 ▲데이터 소니피케이션 등 세 가지 프로젝트를 공개했다. 첫 번째 프로젝트 ‘도시의 열과 매출’은 기후 변화가 도시 상권과 소상공인 생태계에 미치는 영향을 인공지능으로 분석한 연구다. 서울시 426개 행정동별 96개 업종의 매출 및 날씨 등 3억 건 이상의 데이터를 학습한 AI 모델을 통해 기온과 습도 등 기후 요인이 업종별 매출에 미치는 영향을 정량적으로 분석했다.
미국 뉴욕 소재 현지 매장에 햄버거 패티 조리 로봇 ‘알파 그릴(Alpha Grill)’ 배치 K-조리 로봇 글로벌 상용화 신호탄...“패티 조리 시간 70%↓ 시간당 200장 이상 패티 조리” 세계 최대 규모인 약 150조 원에 달하는 미국 햄버거 시장의 중심에 한국산 조리 로봇이 진입했다. 에니아이가 햄버거 패티 조리 로봇 ‘알파 그릴(Alpha Grill)’의 미국 시장 진출을 알렸다. 알파 그릴은 미국 뉴욕 주 북부 소재 햄버거 매장 ‘TFS(The Filling Station Bueger Works)’에 전격 도입됐다. TFS 측은 로봇 도입 후 패티 조리 시간이 약 70% 단축돼, 주문이 몰리는 시간에도 추가 인력 없이 소화가 가능하졌다며 후기를 알렸다. 기존 직원들의 근무 만족도 역시 크게 높아졌다는 뜻도 함께 전했다. 미국 진출의 신호탄을 쏜 알파 그릴은 한국과학기술원(KAIST) 출신 엔지니어 조직이 개발한 조리 로봇이다. 이는 햄버거 패티 굽기에 특화된 기술력을 바탕으로 주방 혁신을 예고하고 있다. 이 로봇은 시간당 200장 이상의 패티를 자동 조리하며, 시간·온도·두께 등 패티 조리 요소를 정밀 제어해 균일한 패티 맛을 구현한다. 에니아이
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