[더테크 이지영 기자] KAIST가 과학기술정보통신부 주관 ‘생성AI 선도인재양성사업’과 ‘독자 AI 파운데이션 모델 개발’ 사업에 참여하며 국내 생성형 AI 기술 경쟁력 강화에 나선다. KAIST는 13일 산업 현장 실증 중심의 연구 전략과 산학협력을 바탕으로, 핵심 기술 개발과 실무형 AI 인재 양성을 동시에 추진한다고 밝혔다. KAIST는 이번 생성AI 선도인재양성사업에서 산업체 주관 2개, 기관 주관 1개 등 총 3개 과제 모두의 공동연구기관으로 선정됐다. 이를 통해 생성형 AI의 핵심 기술 개발과 산학협력 기반 실무형 핵심 인재 양성을 병행한다. 또한 ‘독자 AI 파운데이션 모델 개발’ 사업에서는 총 5개 컨소시엄 중 4개에 KAIST 교수진이 핵심 연구진으로 참여, 국내 생성형 AI 연구의 중심축 역할을 맡게 됐다. LG AI연구원과 협력하는 피지컬 AI 분야에서는 전산학부 박노성 교수가 책임연구자로 참여한다. 해당 연구는 물리 법칙 기반 이미지·비디오 생성 기술과 세계 모델 개발에 집중하며, AI가 물리 세계의 규칙을 정밀하게 학습할 수 있도록 설계된 모델 구조를 제안했다. 박 교수팀과 윤성의 교수팀의 연구는 물리 기반 생성형 AI의 핵심 기술로
[더테크 이지영 기자] 망막의 기능을 측정하는 대표적 안과 검사법인 망막전위도(ERG)는 유전성 망막질환 진단이나 기능 저하 여부 판별에 폭넓게 활용된다. 그러나 기존 방식은 어두운 공간에서 대형 고정 장비를 이용해야 해 공간적 제약과 환자 불편이 있었다. KAIST는 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 서울대병원분당병원 우세준 교수, POSTECH 한세광 교수, ㈜PHI 바이오메드, 한국전자통신연구원(ETRI)과 세계 최초 ‘무선 콘택트렌즈 기반 웨어러블 망막 진단 플랫폼’을 개발했다고 12일 밝혔다. 연구팀은 머리카락보다 6~8배 얇은 두께(약 12.5μm)의 초박막 유연 OLED를 ERG용 콘택트렌즈 전극에 집적하고, 무선 전력 수신 안테나·제어 칩을 탑재해 독립 구동이 가능한 시스템을 구현했다. 이 장치는 기존처럼 특수 광원과 어두운 검사실이 필요 없으며, 렌즈 착용만으로 ERG 검사가 가능하다. 전력 전송은 433MHz 공진 주파수를 활용한 무선 전력 전송 방식을 채택했다. 스마트폰과 연동되는 수면안대 형태의 무선 컨트롤러로 구동돼 실용성을 높였다. 기존 스마트 콘택트렌즈형 광원은 주로 무기 LED를 사용했지만, 점광원 특성으로 인한 열 집중과 광
[더테크 이지영 기자] KAIST는 산업디자인과 박현준 교수 연구팀 ‘무브랩’이 차세대 웨어러블 로봇 디자인 ‘엔젤로보틱스 WSF1 비전 콘셉트(VISION Concept)’로 세계적 권위를 자랑하는 ‘2025 레드닷 디자인 어워드’에서 디자인 콘셉트-프로페셔널 부문 ‘베스트 오브 더 베스트를 수상했다고 8일 밝혔다. 독일의 레드닷 디자인 어워드는 독일 iF 디자인 어워드, 미국 IDEA와 함께 세계 3대 디자인상으로 꼽힌다. 이 중 ‘베스트 오브 더 베스트’는 해당 부문 최고의 디자인에 주어지는 상으로, 전체 수상작 가운데 상위 1% 이내의 작품만 받을 수 있다. 박 교수팀의 수상작은 2024년 사이배슬론 금메달, 2025년 iF 디자인 어워드를 수상한 ‘워크온슈트F1 프로토타입’을 사용자 친화형으로 발전시킨 후속작이다. 이번 레드닷 어워드에서 최고상에 해당하는 ‘베스트 오브 더 베스트’의 영예를 안았다. 이번 작품은 KAIST 기계공학과 공경철 교수가 창업한 ㈜엔젤로보틱스와의 산학협력 성과다. 하지마비 장애인이 일상 환경에서 활용할 수 있는 차세대 웨어러블 로봇(초개인형 이동수단)의 가능성을 제안한 콘셉트 디자인이다. 연구팀은 엔젤로보틱스의 고도화된 엔지
[더테크 이지영 기자] 종이처럼 접었다 펴며 모양을 실시간으로 바꿀 수 있는 로봇 소재 원천 기술을 국내 연구진이 개발했다. KAIST는 기계공학과 김정 교수, 박인규 교수 공동 연구팀이 형상을 실시간으로 프로그래밍할 수 있는 로봇 시트 원천 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 이번 기술은 ‘필드 프로그래밍’이라는 개념을 접이식 구조에 성공적으로 도입한 사례로, ‘접힘을 어디서, 어느 방향으로, 얼마나 크게 할지’라는 사용자의 명령을 소재 형상에 실시간으로 반영할 수 있는 소재 기술 및 프로그래밍 방법론을 통합적으로 제안했다. 해당‘로봇 시트’는 얇고 유연한 고분자 기판 내에 미세 금속 저항 네트워크가 내장된 구조로, 각 금속 저항이 히터이자 온도 센서 역할을 동시에 수행해, 별도의 외부 장치 없이도 시트의 접힘 상태를 실시간으로 감지하고 제어한다. 또한 유전 알고리즘 및 심층 신경망을 결합한 소프트웨어를 통해 사용자가 원하는 접힘 위치와 방향, 강도를 소프트웨어적으로 입력하면, 스스로 가열·냉각을 반복하며 정확한 형상을 만들어낸다. 특히, 온도 분포에 대한 폐루프 제어를 적용해 실시간 접힘 정밀성을 향상하고, 환경 변화로 인한 영향을 보정했으며, 열 변형 기반
[더테크 이지영 기자] KAIST는 31일 오전 국회의원회관에서 ‘인공지능 대전환(AX)의 미래: 피지컬 AI’를 주제로, 한국의 AI 반도체 및 제조업 강점을 활용한 기술패권 전략을 논의하기 위한 초당적 정책 포럼인 ‘제1회 국가미래전략기술포럼’을 성공적으로 개최했다고 31일 밝혔다. 이번 포럼은 KAIST가 주관하고, 국회 과학기술정보방송통신위원회 간사 최형두 의원과 산업통상자원중소벤처기업위원회 위원 김한규 의원이 공동 주최했다. 제1회 포럼의 주제는 ‘피지컬 AI’였다. 거대언어모델의 확산으로 촉발된 AI 혁신이 초저전력·초경량 반도체 기반의 물리 세계인 로봇, 센서, 엣지 디바이스 등—로 급속히 확장되고 있는 흐름을 반영한 것이다. 피지컬 AI는 로보틱스, 자율주행, 스마트팩토리 등과 AI 기술이 융합돼 현실 세계와 직접 상호작용하는 기술로, 특히 반도체와 제조업에 강점을 지닌 한국이 글로벌 기술 경쟁에서 전략적 우위를 확보할 수 있는 차세대 유망 분야로 주목받고 있다. 유회준 KAIST 인공지능반도체대학원장은 ‘초저전력 AI 반도체와 AI 모델 경량화에 따른 제2의 AI 혁신’을 주제로, 피지컬 AI 구현을 위한 반도체 기술 동향, 학계 및 산업계의
[더테크 이지영 기자] 밝은 환경에서는 광측정방식과 고효율 다접합 태양전지기술, 어둠 속에서는 추가적인 축광 기술 적용으로 24시간 연속 모니터링이 가능한 기술을 국내 연구진이 개발했다. 심박수, 혈중산소포화도, 땀 성분 분석 등 지속적인 건강 모니터링을 위한 의료용 웨어러블 기기의 소형화와 경량화는 여전히 큰 도전 과제다. KAIST는 전기및전자공학부 권경하 교수팀이 미국 노스웨스턴대학교 박찬호 박사팀과 공동연구를 통해, 주변 빛을 활용해 배터리 전력 부담을 줄인 적응형 무선 웨어러블 플랫폼을 개발했다고 30일 밝혔다. 핵심 기술인 ‘광 측정 방식’은 주변 광원의 세기에 따라 LED 밝기를 적응적으로 조절하는 기술이다. 주변 자연광과 LED 빛을 합쳐 일정한 총 조명량을 유지하되, 자연광이 강할 때는 LED를 어둡게, 자연광이 약할 때는 LED를 밝게 자동 조절한다. 기존 센서가 환경과 관계없이 LED를 일정하게 켜야 했다면, 이 기술은 주변 환경에 맞춰 LED 전력을 실시간으로 최적화할 수 있다. 실험 결과, 충분한 조명 환경에서 전력 소모를 86.22%나 줄였다. 또한, 단순한 태양광 발전을 넘어서 실내외 모든 환경의 빛을 전력으로 변환한다. 특히 적응
[더테크 이지영 기자] 전 세계 현대인 가운데 80% 이상이 불규칙한 수면 습관을 갖고 있는 가운데, 국내 연구진이 개발한 과거 수면 데이터의 분석을 넘어‘미래’를 위한 수면 건강 관리의 새로운 방향성을 제시하는 알고리즘 기술이 2025년 7월부터 최근 출시한 ‘갤럭시 워치8’ 등 삼성 갤럭시 워치를 통해 전 세계 사용자에게 공개됐다. 이번 성과는 순수 수학 기반의 연구가 실제 산업 기술로 확장된 산학협력의 대표 사례로도 주목된다. KAIST 수리과학과 김재경 교수 연구팀 의생명 수학 그룹 CI)이 개발한 개인 맞춤형 수면 가이드 알고리즘이 삼성전자와 협업을 통해 글로벌 사용자들에게 제공된다고 28일 밝혔다. 해당 알고리즘은 사용자의 수면 패턴을 분석해 최적의 취침 시간대를 제시하고, 규칙적인 수면 습관 유도와 일상 속 피로 회복을 돕는다. 이 기술은 수학적 모델링과 생체리듬 이론을 기반으로 개발된 수면 시간 추천 알고리즘으로, 과거 수면 데이터를 분석해 수면 압력과 생체시계를 함께 고려한다. 단순한 수면량 권고가 아니라 개개인에 따라서“밤 11시 10분에서 11시 40분 사이에 잠자리에 드는 것이 이상적입니다”와 같은 정량적이고 실천 가능한‘시간 창’을 제
[더테크 이지영 기자] KAIST 연구진이 자체 개발한‘LLFuzz’라는 테스트 프레임워크를 통해, 스마트폰 통신 모뎀 하위계층의 보안 취약점을 발견하고‘이동통신 모뎀 보안 테스팅’의 표준화 필요성을 입증했다. KAIST는 전기및전자공학부 김용대 교수팀이 경희대 박철준 교수팀과 공동연구를 통해, 스마트폰의 통신 모뎀 하위 계층에서 단 하나의 조작된 무선 패킷(네트워크의 데이터 전송 단위)만으로도 스마트폰의 통신을 마비시킬 수 있는 심각한 보안 취약점을 발견했다고 25일 밝혔다. 특히, 이 취약점들은 잠재적으로 원격 코드 실행(RCE)로 이어질 수 있다는 점에서 매우 심각하다. 연구팀은 자체 개발한‘LLFuzz’분석 프레임워크를 활용해, 모뎀의 하위계층 상태 전이 및 오류 처리 로직을 분석하고 보안 취약점을 탐지했다. LLFuzz는 3GPP 표준 기반 상태 기계와 실제 단말 반응을 비교 분석함으로써 구현상의 오류로 인한 취약점을 정밀하게 추출할 수 있었다. 연구팀은 애플, 삼성전자, 구글, 샤오미 등 글로벌 제조사의 상용 스마트폰 15종을 대상으로 실험을 수행한 결과, 총 11개의 취약점을 발견했으며, 이 중 7개는 공식 CVE 번호를 부여받고 제조사는 이 취
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이‘빛’을 쪼여 세포 속 특정 단백질이나 유전정보(mRNA)를 원하는 시점에 꺼내 쓸 수 있는 기술을 개발하여 유전자 조절 기술, 신약 개발 등에서의 새로운 가능성을 제시했다. KAIST는 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 물리학과 박용근 석좌교수 연구팀과 협력하여, 단백질 및 mRNA를 세포 내에서 빛으로 원하는 시점에 저장하고 방출할 수 있는‘릴리저 기술’을 개발했다고 23일 밝혔다. 이번 연구는 세포 내 다양한 생체 분자가 막이 없는 응축체에 저장돼 기능을 조절한다는 최신 세포기능 조절 원리를 빛으로 구현한 기술이다. 연구팀은 특정 분자와 선택적으로 결합하는 표적 부위가 부착된 광유전학 단백질 복합체를 증폭해, 빛 반응 분자 저장·방출 시스템인 릴리저 기술을 설계했다. 이를 통해 세포 및 생체 내에서 특정 단백질 혹은 mRNA를 릴리저에 안정적으로 저장해 빛을 비추면 원하는 시점에 방출할 수 있음을 증명했다. 연구팀은 다양한 세포주와 신경세포, 그리고 생쥐 간 조직 등에서 해당 시스템의 효과를 입증했다. 연구팀은 단백질을 저장⸱방출하는 단백질 방출시스템인 ‘단백질 릴리저 (Protein-RELISR)’를 통해 세포 모
[더테크 이지영 기자] 인공지능과 로봇 기술의 동반 발전 속에서, 로봇이 사람처럼 효율적으로 환경을 인식하고 반응하는 기술 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이에 한국 연구진이 별도의 복잡한 소프트웨어나 회로 없이도 생명체의 감각 신경계를 모사한 인공 감각 신경계를 새롭게 구현해 주목받고 있다. KAIST는 전기및전자공학부 최신현 석좌교수, 충남대학교 반도체융합학과 이종원 교수 공동연구팀이 생명체의 감각 신경계 기능을 모사하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 인공 감각 신경계를 개발하고, 이를 통해 외부 자극에 효율적으로 대응하는 신개념 로봇 시스템을 증명했다고 15일 밝혔다. 사람을 포함한 동물은 안전하거나 익숙한 자극은 무시하고, 중요한 자극에는 선별적으로 민감하게 반응함으로써, 에너지 낭비를 방지하면서도 중요한 자극에 집중해 민첩하게 외부 변화에 대응할 수 있다. 예를 들면, 여름철 에어컨 소리나 옷이 피부에 닿는 감촉은 곧 익숙해져 신경 쓰지 않게 되지만, 누군가 이름을 부르거나 날카로운 물체가 피부에 닿으면 재빠르게 집중하고 대응한다. 이는 감각 신경계에서의 ‘습관화’그리고 ‘민감화’기능에 의해서 조절됨을 보여주며, 사람처럼 효율적으로 외부 환경에
[더테크 이지영 기자] 고질적 난제였던 합금이 녹을때 얼마나 잘 섞이는지를 예측하는 고정확도 머신러닝 모델이 개발됐다. 전통적인 고온 실험 없이도 소재 개발부터 가능성 평가, 소재 설계 효율성을 기대할 수 있다. KAIST 연구진은 이처럼 고온 실험을 통해서만 가능했던 합금의 융해 특성을 인공지능(AI)으로 해결했다. 이번 연구는 고질적인 난제였던 합금이 녹을 때 서로 얼마나 잘 섞이는지를 미리 예측함으로써, 미래 합금 개발의 방향성을 제시한다는 점에서 주목받고 있다. KAIST는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 노스웨스턴대 크리스 울버튼 교수팀과 국제 공동연구를 통해, 밀도범함수이론 기반의 형성에너지 데이터를 활용해 합금이 녹을 때 성분이 유지되는지를 예측하는 고정확도 머신러닝 모델을 개발했다고 14일 밝혔다. 연구팀은 밀도범함수이론을 통해 계산한 형성에너지와, 기존의 실험적 융해 반응 데이터를 머신러닝에 결합해 4,536개의 이원계 화합물에 대한 융해 반응 유형을 학습한 후, 그 예측 모델을 구성했다. 다양한 머신러닝 알고리즘 중 특히 ‘XGBoost’ 기반 분류 모델이 합금이 잘 섞이는지 여부에 대해 가장 높은 정확도를 보였으며, 약 82.5%의
[더테크 이지영 기자] 음향 분리 및 분류 기술’은 드론, 공장 배관, 국경 감시 시스템 등에서 이상 음향을 조기에 탐지하거나, AR/VR 콘텐츠 제작 시 공간 음향을 음원별로 분리해 편집할 수 있도록 하는 차세대 인공지능(AI) 핵심 기술이다. KAIST는 전기및전자공학부 최정우 교수 연구팀이 세계 최고 권위의 음향 탐지 및 분석 대회인 ‘IEEE DCASE 챌린지 2025’에서 ‘공간 의미 기반 음향 장면 분할’ 분야에서 우승을 차지했다고 11일 밝혔다. 이번 대회에서 연구팀은 전 세계 86개 참가팀과 총 6개 분야에서 경쟁 끝에 최초 참가임에도 세계 1위 성과를 거두었다. KAIST 최정우 교수 연구팀은 이동헌 박사, 권영후 석박통합과정생, 김도환 석사과정생으로 구성됐다. 연구팀이 참가한 ‘공간 의미 기반 음향 장면 분할’의 ‘태스크(Task) 4’분야는 여러 음원이 혼합된 다채널 신호의 공간 정보를 분석해 개별 소리를 분리하고 18종으로의 분류를 수행해야 하는 기술 난이도가 매우 높은 분야이다. 연구팀은 오는 10월, 바르셀로나에서 열리는 DCASE 워크숍에서 기술을 발표할 예정이다. 연구팀의 이동헌 박사는 올해 초 트랜스포머와 맘바 아키텍처를 결합한
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