[더테크 이지영 기자] KAIST 연구진이 인공지능(AI)을 통해 19세기 중국 여성들의 고유 문자 ‘여서(女書, Nüshu)’를 디지털 언어로 재해석한 프로젝트로, 세계 최고 권위의 미디어아트상을 수상했다고 10일 밝혔다. KAIST는 산업디자인학과 이창희 교수 연구팀이 영국왕립예술학교 알리 아사디푸어 컴퓨터과학연구센터장과 공동으로 진행한 ‘AI 여서(Nüshu)’ 프로젝트가 ‘프리 아르스 일렉트로니카 2025’에서 디지털 휴머니티(Digital Humanity) 부문 영예상을 수상했다. ‘프리 아르스 일렉트로니카’는 ‘미디어아트계의 아카데미상’으로 불리며, 예술과 과학의 경계를 확장하는 작품을 선정하는 세계 최고 권위의 대회다. 올해는 전 세계 98개국에서 3,987개의 작품이 출품됐으며, 디지털 휴머니티 부문에서는 단 두 작품만이 수상의 영예를 안았다. 수상작 ‘AI 여서(Nüshu, 女书)’는 문자 교육에서 배제됐던 중국 후난성 여성들이 서로의 삶을 기록하고 소통하기 위해 창조한 세계 유일의 여성 문자 ‘여서(女書)’를 기반으로 한다. 이 프로젝트는 컴퓨터 언어학과 생성형 인공지능(Generative AI) 을 결합해, 전근대 여성의 언어 체계를 현대
[더테크 이승수 기자] 신소재 개발의 핵심 단계인 ‘물성 규명’은 그동안 방대한 실험 데이터와 고가 장비에 의존해야 해 연구 효율이 낮다는 한계가 있었다. KAIST 연구진이 물리 법칙과 인공지능(AI)을 결합한 새로운 기법을 통해, 데이터가 부족한 상황에서도 신속한 소재 탐색과 공학적 설계·검증을 가능하게 하는 기반을 마련했다. KAIST 기계공학과 유승화 교수 연구팀은 경희대 임재혁 교수 연구팀, 한국전기연구원(KERI) 류병기 박사와 공동 연구를 통해, 물리 기반 머신러닝(Physics-Informed Machine Learning, PIML) 기법을 활용해 적은 양의 데이터로도 소재 물성을 정확히 규명할 수 있는 새로운 방법을 개발했다고 2일 밝혔다. 첫 번째 연구에서는 고무처럼 늘어나는 초탄성(hyperelastic) 소재를 대상으로, 단 한 번의 실험으로 얻은 제한적 데이터만으로 재료의 변형과 성질을 동시에 예측할 수 있는 ‘물리 기반 인공 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)’ 기법을 제시했다. 기존에는 대량의 복잡한 데이터를 확보해야만 가능했던 물성 규명이, 이번 연구를 통해 데이터가 부족하거나 잡음이 포
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 뇌의 적응 능력을 반도체로 구현한 초저전력 인공지능 하드웨어 기술을 개발했다. 단순히 신호를 주고받는 수준을 넘어, 신경세포가 상황에 맞춰 스스로 반응을 조절하는 ‘내재적 가소성(intrinsic plasticity)’을 반도체에 담아낸 것이다. KAIST(총장 이광형)는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 뉴런이 과거 활동을 기억하고 반응 특성을 조절하는 원리를 모방해 ‘주파수 스위칭(Frequency Switching) 뉴리스터(Neuristor)’를 개발했다고 28일 밝혔다. ‘내재적 가소성’은 같은 자극이 반복되면 점점 무뎌지거나, 반대로 훈련을 통해 더 민감하게 반응하는 뇌의 적응 기능이다. 연구팀이 개발한 뉴리스터는 이런 과정을 반도체 단일 소자로 구현해 신호의 빈도를 스스로 조절할 수 있다. 이번 소자는 순간 반응 후 원래 상태로 복귀하는 ‘휘발성 모트 멤리스터’와 입력 흔적을 오래 저장하는 ‘비휘발성 멤리스터’를 결합해, 뉴런의 발화 주파수를 자유롭게 조절한다. 뉴런 스파이크 신호와 멤리스터 저항 변화가 상호작용하면서 사람이 자극에 익숙해지거나 민감해지는 뇌의 반응을 그대로 모사한다. 효과 검증을 위해 연구팀
[더테크 서명수 기자] KAIST 연구진이 3D 프린팅과 전도성 잉크를 결합한 새로운 방식으로 맞춤형 뇌 신경 칩 제작 기술을 25일 공개했다. 기존 반도체 공정 기반 장치가 가진 입체 설계 한계를 극복하며, 뇌과학·뇌공학 연구 플랫폼의 활용성을 크게 확장할 것으로 기대된다. KAIST 바이오및뇌공학과 남윤기 교수팀은 3D 프린터로 속이 빈 통로 구조를 출력한 뒤, 전도성 잉크가 모세관 현상으로 내부를 채우도록 해 전극과 배선을 구현하는 방법을 개발했다. 이 과정에서 복잡한 입체 지지체 구조물 내에 미세전극을 자유롭게 배치할 수 있어, 기존 공정과 달리 높은 설계 자유도를 확보했다. 새로운 신경 칩 플랫폼은 프로브형, 큐브형, 모듈형 등 다양한 형태로 제작 가능하며, 그래파이트·전도성 폴리머·은 나노입자 등 여러 전극 소재 적용도 지원한다. 이를 통해 신경 네트워크 내부와 외부에서 발생하는 다채널 신호를 동시에 측정할 수 있어 세포 간 상호작용과 연결성 분석이 한층 정밀해진다. 남 교수는 “3D 프린팅과 모세관 현상을 결합해 신경칩 제작의 자유도를 크게 확장했다”며, “향후 뇌신경 연구뿐 아니라 세포 기반 바이오센서, 바이오컴퓨팅 같은 응용 분야에도 기여할
[더테크 이지영 기자] 파킨슨병은 오랫동안 난제였다. 떨림, 강직, 보행 장애 등 복합적인 증상이 있지만 발병 초기 포착이 어렵고, 기존 치료제 효과도 제한적이었다. 그런데 최근 국내 연구진이 AI 행동 분석과 광유전학(optogenetics)을 융합해 이 난제를 정면으로 돌파할 가능성을 제시했다. KAIST 생명과학과 허원도 석좌교수, 뇌인지과학과 김대수 교수, IBS(기초과학연구원) 이창준 단장 공동 연구팀은 22일, 파킨슨병 동물 모델에서 조기·정밀 진단과 맞춤형 치료 평가가 동시에 가능한 전임상 프레임을 구현했다고 발표했다. 핵심은 AI 기반 ‘파킨슨 행동지수’다. 연구팀은 파킨슨병 생쥐의 보행, 손발 움직임, 떨림 등 340여 가지 행동 신호를 3D 자세 추정 기술로 분석해 단일 지수로 통합했다. 이 지수는 발병 2주차부터 기존 검사보다 민감하게 질환 정도를 구분했으며, 손·발 비대칭, 보폭 변화, 흉부 고빈도 떨림이 주요 지표로 확인됐다. 흥미로운 점은 비교 실험이다. 운동 기능 저하가 나타나는 루게릭병(ALS) 모델에도 같은 분석을 적용했지만, 파킨슨 행동지수는 오직 파킨슨병에서만 높게 나타났다. 즉, 단순한 운동 저하가 아닌 파킨슨병 특유의 행
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 세계 최고 수준의 주행 성능과 안정성을 갖춘 차세대 휴머노이드 로봇을 독자 개발했다. 이번 성과는 하드웨어부터 인공지능 제어기까지 자체 기술로 구현한 것으로, 로봇 산업의 기술적 독립성을 확보했다는 점에서 주목된다. KAIST(총장 이광형)는 19일 기계공학과 휴머노이드로봇연구센터(휴보랩) 박해원 교수 연구팀이 신장 165cm, 체중 75kg의 인간형 휴머노이드 로봇 하체 플랫폼을 독자 개발했다고 밝혔다. 이번 플랫폼은 모터, 감속기, 모터 드라이버 등 핵심 부품을 모두 자체 설계·제작한 것이 특징이다. 연구팀은 자체 개발한 강화학습 알고리즘을 활용해 가상환경에서 인공지능 제어기를 훈련하고, 이를 실제 로봇에 성공적으로 적용하며 시뮬레이션-현실 간 격차를 극복했다. 그 결과 로봇은 평지에서 최대 시속 12km(3.25m/s)의 속도로 주행할 수 있으며, 30cm 이상의 단차를 극복하는 능력까지 확보했다. 연구팀은 향후 시속 14km 주행, 사다리 등반, 40cm 이상 단차 극복 등 성능 고도화를 목표로 하고 있다. 이 로봇은 눈을 감은 상태나 험지에서도 균형을 유지할 수 있을 뿐 아니라, 오리걸음이나 문워크 같은 인간 특
[더테크 이지영 기자] 이태원 참사와 같은 다중밀집사고를 예방하기 위해서는 인파의 유입·이동 경로까지 실시간으로 감지할 수 있어야 한다. KAIST 연구진이 이러한 문제를 해결할 수 있는 차세대 인공지능 기반 군중 밀집 예측 기술을 개발하는 데 성공했다. KAIST 전산학부 이재길 교수 연구팀은 17일 군중 밀집 상황을 더욱 정밀하게 예측할 수 있는 새로운 AI 모델을 공개했다. 이번 성과는 데이터마이닝 분야 세계 최고 권위 학술대회 ‘KDD 2025’에서 발표됐다. 연구팀은 군중 밀집 현상을 단순 인원수 증감으로만 설명하기 어렵다고 지적했다. 같은 수의 사람이 있어도 어디에서 유입되고 어떤 방향으로 빠져나가는지에 따라 위험도가 달라지기 때문이다. 이를 표현하기 위해 연구팀은 ‘시간에 따라 변하는 그래프(time-varying graph)’ 개념을 도입했다. 특정 지역의 인구수(정점 정보)와 지역 간 인구 흐름(간선 정보)을 동시에 분석하는 방식이다. 기존 연구가 한쪽 정보만 활용했던 한계를 넘어선 것이다. 예컨대 특정 골목 A의 현재 인구수만 보면 위험 신호를 감지하기 어렵지만, 인접 지역 B에서 인파가 계속 A로 몰려드는 흐름까지 함께 분석하면 곧 A가
[더테크 이승수 기자] KAIST(총장 이광형)는 최근 캠퍼스를 중심으로 다양한 로봇 창업 기업들이 투자 유치에 성공하며 ‘한국형 로봇의 산실’로 주목받고 있다고 16일 밝혔다. KAIST 오준호 교수가 창업한 레인보우로보틱스는 세계적 휴머노이드 기술력을 앞세워 상장에 성공하며 로봇 산업의 새로운 이정표를 세웠다. 이어 기계공학과 공경철 교수가 설립한 재활·의료 로봇 전문기업 엔젤로보틱스 역시 상장에 성공해 KAIST 출신 로봇 창업 기업들의 성과가 본격적으로 가시화되고 있다. 이 같은 흐름은 최근 창업 기업들로 확산되고 있다. 푸른로보틱스(2021, 함현철), 위로보틱스(2021, 이연백), 라이온로보틱스(2023, 황보제민 교수), 트라이앵글로보틱스(2023, 최진혁), 유로보틱스(2024, 유병호), 디든로보틱스(2024, 김준하) 등이 사족보행, 협동로봇, 웨어러블, 자율보행 등 다양한 기술 분야에서 창업 후 빠르게 성장하고 있다. 특히 황보제민 교수가 창업한 라이온로보틱스는 최근 SBVA, 컴퍼니케이파트너스, 퓨처플레이, 산은캐피탈, IBK기업은행, IBK벤처투자 등 국내 주요 투자사로부터 총 230억 원 규모의 시리즈 A 투자를 유치했다. 회사의
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 세계 최대 익명 네트워크 ‘토르(Tor)’의 보안 취약점을 규명하고 해결책까지 제시하면서, 글로벌 보안 연구 분야에 새로운 이정표를 세웠다. KAIST는 전산학부 강민석 교수 연구팀이 지난 8월 13~15일 미국 시애틀에서 열린 유즈닉스 보안 학술대회(USENIX Security 2025)에서 우수논문상(Honorable Mention Award)을 수상했다고 12일 밝혔다. 유즈닉스 보안 학술대회는 구글 스칼라 h-5 인덱스 기준 보안·암호학 분야 세계 1위 학회로, 수상 논문은 전체의 약 6%만이 선정되는 권위 있는 성과다. 연구팀은 토르 익명 웹사이트에서 발생할 수 있는 신규 서비스 거부(DoS) 공격 취약점을 발견하고, 이에 대한 해결 방안을 제시했다. 실험 결과, 단 2달러의 비용으로도 웹사이트 마비가 가능하다는 점을 입증했으며, 기존 보안 기법이 오히려 공격을 악화시킬 수 있음을 처음으로 밝혀냈다. 또한 연구팀은 수학적 모델링을 통해 취약점 발생 원리를 규명하고, 토르가 익명성과 이용가능성 사이에서 균형을 유지할 수 있는 가이드라인을 제안했다. 해당 제안은 토르 개발진에 전달돼 현재 패치가 점진적으로 적용되고
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 양자컴퓨팅을 활용해 기존 방식으로는 불가능했던 차세대 다성분 다공성 물질(MTV) 설계 문제를 해결하는 데 성공했다. 이번 성과는 맞춤형 신소재 개발의 새로운 길을 열며 에너지·환경 분야에서 큰 파급효과가 기대된다. KAIST는 9일 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 양자컴퓨터를 활용해 수백만 가지 MTV 설계 공간을 효율적으로 탐색할 수 있는 프레임워크를 세계 최초로 개발했다고 밝혔다. MTV는 여러 종류의 유기 리간드(링커)와 금속 클러스터 등 ‘빌딩 블록’ 물질을 조합해 만드는 다공성 소재로, 구조를 자유롭게 설계할 수 있어 ‘분자 수준 레고 블록’으로 불린다. 가스 흡착·분리, 촉매, 센서, 에너지 저장 등 다양한 응용이 가능해 차세대 친환경 소재로 주목받아 왔다. 그러나 구성 성분이 늘어날수록 가능한 조합의 수가 기하급수적으로 증가해, 고전 컴퓨터로는 막대한 경우의 수를 일일이 확인하는 것이 사실상 불가능했다. 연구팀은 이 복잡한 문제를 해결하기 위해 MTV 구조를 ‘그래프(지도 위 연결망)’ 형태로 표현하고, 이를 양자컴퓨터의 큐비트에 매핑했다. 이후 ‘어떤 블록을 어떤 비율로 배치하면 가장 안정적인 구조가
[더테크 이지영 기자] 기업들이 오랫동안 데이터를 관리하는 데 활용해 온 관계형 데이터베이스(DB)는 거대 AI 모델의 활용이 늘어나면서 비용 부담, 데이터 불일치, 복합 질의 처리의 한계가 드러나며 새로운 대안의 필요성이 커졌다. 이런 가운데 국내 연구진이 차세대 그래프-관계형 DB 시스템을 개발, 산업 현장 적용 기대감을 높이고 있다. KAIST는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 관계형 DB와 그래프 DB를 완전 통합해 질의를 효율적으로 실행할 수 있는 새로운 DB 시스템 ‘Chimera(키마이라)’를 개발했다고 8일 밝혔다. Chimera는 국제 성능 표준 벤치마크에서 기존 시스템 대비 최소 4배에서 최대 280배 빠른 성능을 입증하며 세계 최고 수준을 기록했다. 그래프 DB는 데이터를 정점과 간선으로 표현하는 구조로, 사람·사건·장소·시간처럼 복잡하게 얽힌 정보를 분석하고 추론하는 데 강점을 지닌다. 최근 AI 에이전트, SNS, 금융, 전자상거래 등에서 활용이 빠르게 확산되면서 관계형 DB와의 복합 질의 수요가 늘었고, 이를 반영해 관계형 질의 언어(SQL)에 그래프 탐색 기능을 확장한 신규 표준 언어 ‘SQL/PGQ’도 제안됐다. 문제는 기존 접근
[더테크 이승수 기자] 국내 연구진이 전기차 배터리의 ‘꿈의 기술’로 불리는 리튬메탈전지의 최대 난제인 덴드라이트 문제를 해결했다. 이번 성과로 전기차는 한 번 충전으로 최대 800km 주행, 누적 30만km 이상 수명, 12분 초고속 충전이 가능한 차세대 배터리 시대에 한 발 더 다가서게 됐다. KAIST는 4일, 생명화학공학과 김희탁 교수 연구팀이 LG에너지솔루션과 공동으로 운영 중인 프론티어 연구소(FRL)에서 리튬메탈전지의 성능을 획기적으로 끌어올릴 수 있는 ‘응집 억제형 신규 액체 전해액’ 원천 기술을 개발했다고 밝혔다. 리튬메탈전지는 기존 리튬이온전지의 흑연 음극을 리튬메탈로 대체해 에너지밀도를 크게 높일 수 있지만, 충전 과정에서 나뭇가지 모양의 리튬 결정체인 덴드라이트(Dendrite)가 형성돼 수명과 안정성을 해친다는 한계가 있었다. 특히 급속 충전 시 덴드라이트가 심각하게 발생해 내부 단락을 일으키는 것이 기술 상용화의 가장 큰 걸림돌로 지적돼 왔다. FRL 공동연구팀은 덴드라이트 발생의 근본 원인이 리튬메탈 표면에서 일어나는 불균일한 계면 응집 반응임을 규명하고, 이를 제어할 수 있는 새로운 전해액을 개발했다. 이번에 개발된 액체 전해액은
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UPDATE: 2025년 10월 10일 10시 07분
