[연구]Wi-Fi 기반 국가 라디오맵 구축 기반 기술 개발...‘위치 주권’ 확보 신호탄​

< (좌측부터) 한동수 교수, 손규호 박사, 문병철 박사, 안수민 박사, 채승우 박사과정 > 스마트폰의 와이파이 신호와 라디오 맵(신호 지문 지도)*을 결합해서 실내 위치를 정밀하게 파악할 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 우리 대학 연구진이 8년간 개발한 이번 기술은 실종자 수색의 골든타임을 확보하고, 구글·애플 등 글로벌 빅테크 중심의 위치 서비스 구조를 바꿀 ‘위치 주권’ 기술로 평가된다.*라디오맵: 특정 공간에서 수집되는 무선랜 신호와 해당 위치 정보를 연계해 구축한 데이터베이스로, 각 장소마다 고유한 신호 패턴을 기반으로 위치를 추정하는 기술임. 건물 단위로 구축되는 것이 일반적이나, 도시나 국가 단위로 확장될 경우 보다 정밀하고 범용적인 위치 서비스 구현 가능우리 대학은 전산학부 한동수 교수 연구팀이 스마트폰의 무선랜(Wi-Fi) 신호와 실제 주소 정보를 결합해 전국 단위의 무선랜 라디오맵을 구축할 수 있는 원천 기술이자, 이를 기반으로 정밀 위치 인프라를 구현하는 핵심 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 이번 성과는 연구팀이 8년간 10여 건의 특허를 출원하며 완성도를 높여온 결과다.이번 기술은 일상에서 스마트폰이 수집하는 무선랜(Wi-Fi) 신호를 활용한다는 점이 핵심이다. 별도의 대규모 장비나 추가 인프라 구축 없이도 전국 어디서나 정밀한 위치 정보를 제공할 수 있으며, GPS가 취약한 실내·지하·고층 건물 밀집 지역에서도 높은 정확도를 확보할 수 있다.특히 이번 연구는 글로벌 플랫폼 기업들이 주도해 온 위치 서비스 구조에 도전하는 기술로 평가된다. 현재 전 세계 위치 데이터는 소수 빅테크 기업에 의해 축적·관리되고 있으며, 국내 역시 이들 플랫폼에 대한 의존도가 높은 상황이다.무엇보다 이번 연구는 국가 단위 라디오맵을 우리 스스로 구축·관리할 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의미가 크다.최근 ‘1:5,000 정밀지도(건물·도로 등을 상세하게 담은 국가 핵심 공간 데이터)’의 해외 반출 논란과 맞물려 데이터 주권 확보의 중요성이 커지는 가운데, 이번 기술은 글로벌 빅테크 의존도를 낮추고 ‘위치 주권’을 실현할 수 있는 대안으로 주목받고 있다.다만 이러한 정밀 위치 서비스는 전국 단위 라디오맵 구축을 전제로 하며, 본 기술은 이를 단기간·저비용으로 실현할 수 있는 핵심 기반 기술이라는 점에서 의미가 크다.연구팀은 스마트폰 앱 사용 과정에서 수집되는 무선랜 신호와 해당 위치의 실제 주소 정보를 자동으로 결합하는 방식을 제안했다. 이를 통해 특정 장소마다 고유한 ‘신호 패턴 지도(신호 지문)’를 구축할 수 있으며, 이러한 라디오맵이 충분히 축적될 경우 정밀 위치 인식이 가능해진다. 데이터가 축적될수록 라디오맵의 완성도가 높아지고 위치 정확도 또한 지속적으로 향상되는 구조다.실제로 대전시에서 가스 검침 앱을 활용한 실증 결과, 아파트 가정마다 평균 30여 개의 무선랜 신호가 탐지됐으며, 도시 단위 라디오맵을 빠르게 구축할 수 있음을 확인했다. 이와 같이 구축된 라디오맵을 기반으로, 이 기술은 실종자 수색 등 긴급 구조 상황에서 수백 미터에 달하던 위치 오차를 크게 줄여 골든타임 확보에 기여할 것으로 기대된다. 또한 특정 장소에서만 결제가 가능하도록 하는 ‘위치 기반 인증’ 기술로 활용될 경우, 명의 도용이나 원격 결제 등 금융사고 예방에도 도움을 줄 수 있다.< 가스 검침원 앱을 사용한 대전시 라디오맵 구축현황 > < 주소 기반 무선신호 수집 자동화와 무선신호 수집 위치 라벨링 AI 기법 > 아울러 자율주행, 로봇, 물류 등 미래 AI 산업에서도 정밀 위치 데이터는 핵심 인프라로 꼽힌다. 이번 성과는 관련 산업 전반의 경쟁력을 높이는 기반이 될 것으로 전망된다.< 연구활용이미지(ai생성이미지) > 한동수 교수는 “이와 같은 국가 단위 라디오맵 구축은 특정 기업 단독으로 수행하기 어려운 만큼, 정부를 중심으로 통신사, 플랫폼 기업, 연구기관이 협력하는 민관 공동 인프라 구축이 필요하다. 위치 인프라는 단순한 편의 기술을 넘어 국가 데이터 주권과 직결되는 핵심 자산”이라며 “정부와 통신사, 플랫폼 기업이 협력해 독자적인 국가 위치 인프라를 구축해야 할 시점”이라고 말했다.한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단, 그리고 소방청 및 산업기술기획평가원(KEIT) 연구비(RS-2025-02313957) 지원을 받아 수행됐다.

[연구]‘왕과 사는 남자’ 속 계유정난 어떻게 벌어졌나... 권력지도 복원​

< (왼쪽부터) KAIST 박주용 교수, 홍콩침례대학 최동혁 박사 > 최근 영화 ‘왕과 사는 남자’가 큰 인기를 끌며 단종과 세조의 비극적인 역사 ‘계유정난’에 대한 대중의 관심이 높아지고 있다. 영화 속 권력 다툼은 극적이지만, 실제 역사 속 관료들의 운명은 어떻게 갈렸을까. KAIST·국제 연구진이 조선왕조실록과 과거 급제자 기록을 데이터로 분석, 조선 관료 사회의 성공과 몰락의 법칙을 과학적으로 규명했다.우리 대학 문화기술대학원 박주용 교수 연구팀은 홍콩침례대학 최동혁 박사(KAIST 졸업생)와 홍콩대학 연구진과의 공동 연구를 통해 조선왕조실록과 문과방목(文科榜目, 과거 급제자 명단)을 디지털 인문학과 복합계 과학 방법론으로 분석해 조선 관료 14,600여 명의 경력 패턴을 밝혀냈다고 1일 밝혔다.< 조선왕조실록의 계유정난 시기 기사원본(왼쪽)과 온라인 한국어 번역본(오른쪽) > 연구팀은 공정한 인재 등용 시스템이 유지될 때는 사회가 안정적으로 작동했지만, 특정 집단에 권력이 집중되어 시스템이 제대로 작동하지 않아 불평등이 심화될 경우 국가 전체의 쇠퇴로 이어질 수 있음을 확인했다. 즉, 조선의 멸망은 단일 사건이 아니라 ‘시스템의 붕괴’의 결과였다는 점을 데이터로 입증한 것이다.조선왕조실록은 600년이 넘는 기간 동안의 국가 운영 기록을 담은 세계적 유산으로, 당시 정치·사회 구조를 정밀하게 복원할 수 있는 방대한 데이터다. 연구진은 먼저 조선 초기 권력 구조 극적 변동 사태인 1453년 ‘계유정난’을 정량적으로 분석했다. 실록 기록을 바탕으로 단종, 수양대군(세조), 안평대군과 교류한 관료들의 관계망을 구축한 결과, 세조와 가까웠던 인물들은 공신으로 부상하고 안평대군 측 인물들은 숙청되는 등 권력 변화가 관료 사회에 끼친 영향이 데이터로 명확히 드러났다.< 실록의 기록으로 구성해낸 계유정난 당시 주요 왕족인 단종, 수양대군(세조), 안평대군, 그리고 관료들의 연결망 > 다만 이러한 무력 정변은 조선 역사상 극히 소수의 사례였기 때문에, 연구진은 관료제의 일반적인 작동 방식을 이해하기 위해 장기적인 분석을 수행했다.연구팀은 관료가 맡았던 관직의 높이와 재직 기간을 종합해 ‘총성공지표(Total Success Index)’를 개발했다. 이를 통해 각 관료가 얼마나 높은 지위에서 얼마나 오래 활동했는지를 정량적으로 측정했다.< 실록에 기록된 품계의 합으로서 한 관료의 총성공지표(Total Success Index)를 정의하는 방법 > 분석 결과, 조선 건국 이후 약 400년 동안 출신 가문이나 지역과 개인의 성공지표 사이에는 일정 수준의 상관관계는 있었지만, 그 수준은 비교적 안정적으로 유지되는 정상적 상태를 유지한 것으로 드러났다. 이는 일정 수준의 공정성과 사회적 이동성이 유지됐음을 의미한다.< 실록으로부터 계산된 총성공지표와 문과방목에 기록된 출신 지역·가문의 상관관계 > 그러나 조선 후기로 접어들며 이러한 균형이 무너지기 시작했다. 안동 김씨, 풍양 조씨 등 특정 가문이 경쟁이 아닌 권세를 통해서 과거 급제자와 고위 관직을 차지하기 시작했고, 이어서 관료 사회의 불평등이 급격히 심화됐다.연구팀은 데이터 분석을 통해 특정 가문이 관료의 성공 지표를 집중적으로 차지하는 현상을 확인했으며, 이는 공정한 인재 등용 시스템의 붕괴를 뜻하는 것이었다고 설명했다. 실력 본위의 등용 시스템이 무너진 구조적 변동를 해결하지 못한 조선 사회는 곧 쇠퇴와 멸망으로 이어졌다는 것이다.< 조선후기-말기 특정 가문(안동 김, 풍양 조, 여흥 민, 반남 박씨)의 관료제 장악 현상을 나타낸 그림 > 박주용 교수는 “이번 연구는 단기간의 역사적 사건을 해석하는 한계를 넘어 한 국가 전체 구조의 역사적 변동을 관찰한 사례”라며 “국가의 흥망성쇠에 개인과 집단의 행위가 끼치는 영향을 이해하는 것은, 오늘날 사회의 공정성과 인재 등용 문제에도 중요한 시사점을 준다”고 말했다.이어 “디지털화된 역사 자료와 과학적 데이터 분석의 결합은 과거를 이해하는 것을 넘어 미래 사회의 방향을 제시하는 핵심 도구가 될 것”이라고 덧붙였다.연구팀은 향후 인공지능(AI)을 활용해 조선사 데이터베이스를 확장하여 해외의 관료제와 비교하고, 전세계와의 교류 기록도 분석하여 조선의 국제사적 의의를 거시적으로 규명할 계획이다.이번 연구는 홍콩침례대학 최동혁 박사(KAIST 문화기술대학원 박사 졸업)가 제1저자로 참여했으며, 통계물리학 분야 국제 학술지 Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications 4월호에 게재되었다. 논문은 오픈액세스(open access)로 전 세계 연구자와 일반인이 자유롭게 열람할 수 있다.※ 논문명: Total Success Index and the Longitudinal Dynamics of Bureaucratic Stratification in Joseon Korea※ 링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437126000890?via%3Dihub (DOI: 10.1016/j.physa.2026.131353)한편, 이번 연구는 한국연구재단 ‘학제간융합연구 사업’·‘인문사회연구소지원 사업’·‘BK21 4단계 사업’, 한국콘텐츠진흥원 ‘저작권 서비스 혁신 연구개발 사업’, KAIST ‘포스트 AI 사업’, 한국고등과학원(KIAS)의 지원을 받아 수행됐다.   

[연구]안테나 하나로 AI ‘설계도’ 훔쳐본다... 대응 기술도 제시​

< 한준 교수 > 스마트폰 얼굴 인식부터 자율주행차까지, 인공지능(AI)은 ‘블랙박스’로 보호돼 왔다. 하지만 KAIST·국제 연구진이 벽 너머에서 AI의 ‘설계도’를 훔쳐볼 수 있는 새로운 보안 위협을 밝혀냈다. 대응 기술도 함께 제시했다. 향후 자율주행·의료·금융 등 다양한 분야에서 AI 보안을 강화하는 데 활용될 것으로 기대된다.우리 대학 전산학부 한준 교수 연구팀은 싱가포르국립대(NUS), 중국 저장대(Zhejiang University)와의 공동 연구를 통해 소형 안테나만으로 원거리에서 인공지능(AI) 모델 구조를 탈취할 수 있는 공격 시스템 ‘모델스파이(ModelSpy)’를 개발했다고 31일 밝혔다.이 기술은 마치 도청 장치처럼 인공지능이 작동할 때 발생하는 미세한 신호를 포착해 내부 구조를 분석하는 방식이다. 연구팀은 인공지능 연산을 담당하는 그래픽 처리 장치(GPU)에서 발생하는 전자기파에 주목했다.AI가 복잡한 연산을 수행할 때 GPU에서는 미세한 전자기 신호가 발생하는데, 연구팀은 이 신호의 패턴을 분석해 모델의 층 구성과 세부 설정값을 복원하는 데 성공했다.실험 결과, 최신 GPU 5종을 대상으로 벽 너머나 최대 6m 거리에서도 인공지능 모델 구조를 높은 정확도로 파악할 수 있었다. 특히 딥러닝 모델의 핵심 구조인 레이어를 최대 97.6%의 정확도로 추정했다.< 벽 너머에서도 가방 안에 숨긴 안테나로 AI 모델 구조를 탈취할 수 있다 > 이번 기술은 기존 해킹처럼 서버에 직접 침투하거나 악성코드를 설치할 필요 없이, 가방에 넣을 수 있는 소형 안테나만으로도 공격이 가능하다는 점에서 큰 보안 위협으로 평가된다.연구팀은 이러한 기술이 악용될 경우 기업의 핵심 AI 자산이 외부로 유출될 수 있다고 보고, 전자기파 교란이나 연산 난독화 등 대응 기술도 함께 제시했다. 단순한 공격 시연을 넘어 현실적인 방어 방안을 제안했다는 점에서 책임 있는 보안 연구 사례로 평가된다.한준 교수는 “이번 연구는 AI 시스템이 물리적 환경에서도 새로운 공격에 노출될 수 있음을 입증한 사례”라며 “자율주행이나 국가 기반 시설과 같은 중요한 AI 인프라를 보호하기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는‘사이버-물리 보안’체계 구축이 중요하다”고 밝혔다.< 연구이미지(ai생성 이미지) > 이번 연구는 KAIST 전산학부 한준 교수가 공동 교신저자로 참여했으며, 컴퓨터 보안 분야 최고 권위 학술대회인 ‘NDSS(Network and Distributed System Security Symposium) 2026’에서 발표됐다. 또한 연구의 혁신성을 인정받아 최우수 논문상을 수상했다.※ 논문명: Peering Inside the Black-Box: Long-Range and Scalable Model Architecture Snooping via GPU Electromagnetic Side-Channel,논문 링크: https://www.ndss-symposium.org/ndss-paper/peering-inside-the-black-box-long-range-and-scalable-model-architecture-snooping-via-gpu-electromagnetic-side-channel/   

[연구]AI 메모리 병목 뚫었다... KAIST 참여 ‘터보퀀트’, 최대 6배 압축​

< KAIST 한인수 교수 > AI 성능을 좌우해온 ‘메모리 병목’이 뚫렸다. 우리 대학이 참여한 국제 공동연구팀이 최대 6배까지 메모리를 줄이면서도 성능은 유지하는 차세대 알고리즘을 공개하며, AI 산업은 물론 반도체 수요 구조까지 바꿀 기술적 전환점을 제시했다. 고용량 중심에서 고효율 중심으로 전환되면서, AI는 더 저렴해지고 빠르게 확산되는 동시에 반도체 수요 역시 질적으로 고도화될 전망이다.우리 대전기및전자공학부 한인수 교수가 참여한 구글 리서치(Google Research), 딥마인드(DeepMind), 뉴욕대(New York University) 공동 연구팀이 인공지능(AI) 모델의 고질적인 한계로 꼽혀온 메모리 과부하 문제를 해결할 차세대 양자화 알고리즘 ‘터보퀀트(TurboQuant)’를 공개했다고 27일 밝혔다.AI 모델은 입력 데이터를 벡터 형태로 바꾼 뒤, 벡터 간 유사도를 계산해 작동한다. 이 과정에서 고정밀(high-precision) 데이터를 사용하기 때문에 막대한 메모리 자원이 필요한 점이 주요 한계로 지적돼 왔다.터보퀀트는 이러한 고정밀 데이터를 더 적은 비트로 압축해 표현하는 ‘양자화(quantization)’ 기술을 활용한다. 쉽게 말해, 소수점 데이터를 정수로 근사하는 방식으로, 핵심 정보는 유지하면서도 저장 용량과 연산 부담을 크게 줄이는 기술이다.이번 연구에서 터보퀀트는 AI 모델 내부 정보를 효율적으로 압축해 정확도 저하를 거의 없이 최대 6배까지 메모리를 절감하는 데 성공했다. 특히 AI 추론 과정에서 가장 큰 장애물로 꼽히는 메모리 병목 문제를 효과적으로 해소한 점이 핵심 성과다.터보퀀트의 핵심은 두 단계로 나누어진 양자화 구조다. 먼저 1단계에서는 입력 데이터를 무작위로 회전(Random Rotation)시킨 뒤 각 요소를 개별적으로 양자화한다. 이 과정은 데이터 내 극단값(outlier)을 줄여 압축 효율을 높이는 역할을 한다. 해당 방식은 한인수 교수가 참여한 기존 연구 ‘폴라퀀트(PolarQuant)’에서도 활용된 바 있다.이어 2단계에서는 1단계에서 발생한 오차(residual)를 다시 한 번 양자화한다. 이때 적용되는 QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss) 기법은 데이터를 {-1, 1} 값만으로 표현하는 초경량(1비트) 방식으로, 정보 손실을 최소화하면서도 연산 효율을 극대화할 수 있다.이러한 기술적 발전은 반도체 메모리 시장에도 중장기적인 활력을 불어넣을 것으로 기대된다. 단기적으로는 동일한 AI 모델을 구동하는 데 필요한 메모리 용량이 줄어들어 수요 성장이 둔화되는 것처럼 보일 수 있으나, 전문가들은 오히려 이를 'AI 대중화의 기폭제'로 보고 있다. 낮아진 메모리 문턱은 스마트폰이나 가전 등 온디바이스 AI 기기부터 대규모 데이터센터에 이르기까지 AI 적용 범위를 비약적으로 넓힐 수 있고, 결국 AI 서비스가 일상으로 확산되어 훨씬 더 큰 규모의 서비스에서 새로운 메모리 수요가 창출되는 ‘수요의 질적 고도화’와 ‘양적 팽창’이 동시에 일어날 것으로 기대한다.특히 터보퀀트의 핵심 기술인 QJL과 폴라퀀트 연구에 KAIST 한인수 교수가 공동 연구자로 참여함으로써, 국내 연구진이 글로벌 빅테크의 핵심 AI 알고리즘 개발에 직접 기여했다는 점에서 의미가 크다.한인수 교수는 “AI 모델의 성능이 커질수록 메모리 사용량이 급격히 증가하는 것이 가장 큰 한계로 지적되어 왔다”며, “이번 연구는 이러한 병목을 효과적으로 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있는 새로운 방향을 제시했다”고 설명했다.이어 “앞으로 대규모 AI 모델을 보다 효율적으로 운영할 수 있는 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다”고 덧붙였다.한편, 폴라퀀트 연구는 5월에 개최하는 AI와 통계(머신러닝 이론 포함)를 다루는 국제 최상위 학회인 AISTATS (Artificial Intelligence and Statistics) 2026에서 발표될 예정이며, 한국연구재단의 “기초연구실” 사업 지원 (No. RS-2024-00406715)을 받아 수행되었다.   

[연구]꽃은 곤충 맞춰 피고 향기 내는 ‘생체시계’ 있다​

< (상단) KAIST 강문영 박사, (왼쪽부터) KAIST 김상규 교수, 최유리 박사 > 아침에 피는 나팔꽃, 밤이 되면 향기를 내뿜는 꽃들은 마치 시간을 아는 듯하다. 우리 대학 연구팀이 식물이 곤충 행동에 맞춰 ‘생체시계’를 통해 꽃의 개화와 향기 방출 시점을 정교하게 조절하는 원리를 분자 수준에서 밝혀냈다. 이번 연구는 개화 시간와 향기 조절 기술로의 확장 가능성을 제시한다.우리 대학은 생명과학과 김상규 교수 연구팀이 식물 생체시계의 조절을 받는 유전자가 꽃이 열리는 시간과 향기 방출의 일주기 리듬을 통합적으로 조절한다는 사실을 밝혀냈다고 27일 밝혔다.식물은 하루 주기에 맞춰 스스로 시간을 인식하는 ‘생체시계’에 의해 생리 현상이 조절되는 것으로 알려져 있다. 그러나 꽃이 실제로 어떤 과정을 거쳐 열리며, 이 과정이 생체시계 유전자와 어떻게 연결되는지에 대해서는 아직 충분히 밝혀지지 않았다.연구팀은 밤에 꽃을 활짝 열고 향기를 방출하는 식물인 ‘코요테담배(Nicotiana attenuata)’를 모델로 연구를 진행했다. 코요테담배는 미국 유타주 사막 지역에 자생하는 식물로, 밤에 활동하는 꽃가루 전달자를 유인하기 위해 야간에 꽃을 열고 향기를 방출하는 특징을 가진다.이러한 현상에 착안해 생물학자 린네는 서로 다른 시간에 꽃이 피고 지는 식물들을 한곳에 모으면 꽃의 개화 상태만으로도 시간을 알 수 있을 것이라 보고, ‘꽃 시계(flower clock)’를 제안하기도 했다.기존 연구는 꽃의 발달과 관련된 유전자 발현 변화를 분석하는 데 주로 초점이 맞춰져 있었으나, 실제 꽃이 열리는 현상과 이를 조절하는 유전자 기능을 직접 규명한 연구는 제한적이었다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 생체시계 유전자에 변이가 있는 돌연변이체를 분석하고, 분자생물학적 접근을 통해 꽃의 개화와 향기 방출이 어떻게 조절되는지 조사했다.< 정상식물과 COL5(특정 생체시계 유전자)돌연변이 식물 비교 > 그 결과 연구팀은 특정 생체시계 유전자가 꽃이 열리는 시점과 향기 방출의 리듬을 조절하는 데 핵심적인 역할을 한다는 사실을 확인했다. 이는 식물이 자신의 생존과 번식에 가장 유리한 시간대에 꽃을 열고 수분 매개자를 유인하도록 생체시계를 정교하게 활용하고 있음을 보여준다.< AI이미지 (COL5 유전자에 의해 조절되는 코요태담배 꽃의 리듬) > 이번 연구는 꽃의 개화와 향기 방출을 조절하는 유전자 네트워크를 생체시계의 관점에서 제시했다는 점에서 의미가 있다. 아울러 식물의 시간 조절 전략과 생태적 상호작용을 이해하는 데 중요한 단서를 제공할 것으로 기대된다.김상규 교수는 “이번 연구는 식물의 생체시계가 꽃의 개화와 향기 방출 시간을 어떻게 연결해 조절하는지에 대한 단서를 제시했다”며 “식물이 환경과 상호작용하며 번식 전략을 최적화하는 원리를 이해하는 데 중요한 기초가 될 것으로 기대한다”고 말했다.생명과학과 최유리 박사, 강문영 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 더 플랜트 셀(The Plant Cell)에 1월 29일 자 게재됐다.※논문명: CONSTANS-LIKE 5 facilitates flower opening and scent biosynthesis in Solanaceae https://doi.org/10.1093/plcell/koag016한편 이번 연구는 한국연구재단 합성생물학 핵심기술개발사업, 중견연구자지원사업 및 농촌진흥청 차세대농작물신육종기술개발사업의 지원을 받았다.   

[연구]‘코엔자임 Q10’모방...망가지지 않는 촉매로 재탄생​

< (왼쪽부터) IBS 권성연 박사후연구원, KAIST 원창현 석박사통합과정, 백윤정 교수 > 건강기능식품으로 널리 알려진 ‘코엔자임 Q10(Coenzyme Q10)’과 같은 우리 몸 속 분자를 활용해, 에너지를 만들어내는 방식을 모방한 신개념 촉매 기술이 개발됐다. 국내 연구진은 생체 에너지 생성에 핵심적인 분자를 이용해 스스로 반복 작동하는 분자 촉매 시스템을 구현하는 데 성공했다.우리 대학은 화학과 백윤정 교수 연구팀이 기초과학연구원(IBS, 원장 직무대행 김영덕) 권성연 박사와의 공동연구를 통해, 코엔자임 Q10으로 알려진 ‘퀴논(Quinone)’이 금속‘티타늄(Ti)’과 결합해 작동하는 새로운 분자 촉매 시스템을 개발했다고 26일 밝혔다.퀴논은 체내에서 전자와 수소를 전달하며 에너지 생성에 관여하는 핵심 분자다. 이는 세포의 ‘에너지 발전소’로 불리는 미토콘드리아에서 전자와 수소를 함께 이동시키며 에너지를 생성하는 메커니즘에서 착안한 것이다.그러나 이러한 중요한 기능에도 불구하고, 퀴논은 인공 화학 반응에서는 반응 과정 중 불안정한 중간체(세미퀴논)가 형성돼 쉽게 분해되거나 한 번 반응 후 소모되는 한계가 있었다.연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 퀴논에 값싸고 풍부한 금속인 ‘티타늄(Ti)’을 결합하는 분자 설계 전략을 도입했다. 금속 중심과의 상호작용을 통해 반응 과정에서 생성되는 불안정한 세미퀴논 중간체를 안정화시켜, 전자와 수소가 함께 이동하는 반응을 반복적으로 수행할 수 있는 촉매 시스템을 구현했다.< 티타늄–퀴논 복합체 기반 양성자·전자 전달 촉매 개념도 > 이번 연구는 생체 에너지 전달 분자인 퀴논의 반응성을 금속 화학적으로 제어해 촉매로 활용한 최초 사례로, 불안정한 반응 중간체의 안정화가 촉매 설계의 핵심 요소로 활용할 수 있음을 보여준다. 이는 화학 반응을 정밀하게 제어하는 차세대 인공 촉매 개발에 새로운 가능성을 제시한다.< AI생성 이미지 > 백윤정 교수는 “자연계에서 중요한 역할을 하지만 인공 시스템에서는 활용이 어려웠던 퀴논의 한계를 금속 화학을 통해 극복했다”며, “이번 연구는 생체 분자를 기반으로 한 차세대 에너지·환경 촉매와 생체 모사 화학 기술 설계에 새로운 방향을 제시한다”고 말했다.KAIST 화학과 원창현 석박사통합과정이 제 1저자로 참여한 이번 성과는 미국화학회(ACS)가 발행하는 국제 학술지 미국 화학회지(Journal of the American Chemical Society)에 2월 20일 자 게재되었다.※ 논문명: Orchestrating the Semiquinone Stability for Catalytic Proton-Coupled Electron Transfer, DOI: 10.1021/jacs.5c21171※ 저자 정보: 원창현 (KAIST, 제1 저자), 권성연 (IBS, 제2 저자), 김동욱 (IBS, 제3 저자) 및 백윤정 (KAIST, 교신저자) 포함 총 4 명해당 연구는 과기정통부가 지원하는 개인기초연구사업의‘우수신진연구’와 한국연구재단의 글로벌 선도연구센터 (SRC), 산업통상자원부가 지원하는‘소재부품개발사업’과제의 지원을 받아 수행됐다.

[연구]시각장애인 위한 점자 번역 엔진 ‘K-Braille’ 개발..정확도 100% 확인​

< KAIST 가현욱 교수 > 우리 대학은 융합인재학부 재활인공지능연구실(Assistive AI Lab) 가현욱 교수 연구팀이 일반 글자(묵자)를 시각장애인이 읽을 수 있는 점자로 변환하는 ‘점역(點譯, Braille translation)’기술을 고도화한 차세대 점자 번역 엔진 ‘K-Braille(케이-브레일)’을 개발하고 대규모 성능 검증을 완료했다고 13일 밝혔다.점역은 책, 문서, 웹페이지 등 일반 문자로 작성된 정보를 점자 체계에 맞게 변환하는 과정으로 시각장애인의 정보 접근을 위해 필수적인 기술이다. 그러나 한국어 점자 규정은 띄어쓰기, 기호, 외국어 표기 등 다양한 예외 규칙이 존재해 정확한 자동 점역이 쉽지 않다.현재 시각장애인들이 사용하는 기존 점역 프로그램들은 문자나 기호를 단순 규칙에 따라 변환하는 방식이어서, 다국어(영문 등)·한글 혼용 표현이나 복합 단위 기호, 괄호 띄어쓰기 등 복잡한 규정 처리에서 오류가 발생하는 경우가 있었다. 점자 한 칸의 오류는 시각장애인에게 단순한 오타를 넘어 정보 왜곡으로 이어질 수 있다는 점에서 정확한 점역 기술의 중요성이 꾸준히 제기돼 왔다.연구팀이 개발한 K-Braille 엔진의 가장 큰 특징은 ‘문장을 이해하는 점역 시스템’이라는 점이다. 기존 점역 프로그램이 문자나 기호를 단순히 바꾸는 치환 방식이라면, K-Braille은 형태소 분석과 문장 구조 분석(AST, Abstract Syntax Tree)을 통해 문장의 구조와 맥락을 분석하여 의미를 이해한 뒤 점자로 변환하는 기술이다.이를 통해 외국어와 한글이 혼용된 문장, 복잡한 기호 조합, 단위 표기 등 개정된 점자 규정의 다양한 예외 상황을 보다 정확하게 처리할 수 있다.연구팀은 기술의 정확도를 확인하기 위해 국립국어원이 구축한 국내 최대 규모의 점자 데이터셋인 ‘묵자-점자 병렬 말뭉치(NLPAK)’를 활용했다. 이 데이터에는 일반 글자와 점자가 짝을 이루는 문장들이 함께 정리돼 있으며, 연구팀은 여기서 1만7,943개의 문장을 추출해 K-Braille의 점역 결과가 실제 점자와 얼마나 일치하는지 전수 평가를 진행했다.그 결과 점자 규정을 실제로 얼마나 정확하게 따르는지를 나타내는 ‘실질 점역 규정 준수율(True Adjusted Accuracy) ’이 100.0%로 나타났으며, 점자 문장의 구조가 정답과 얼마나 비슷한지를 보여주는 점역 형태소 구조 유사도도 평균 99.81%**를 기록해 높은 점역 정확도를 확인했다.또한 국립국어원의 공식 점역 프로그램 ‘점사랑 6.3.5.8’과 동일 문장 세트를 이용한 비교 검증에서도 K-Braille이 더 높은 점역 일치율을 보이며 기술적 경쟁력을 확인했다.< K-Braille 엔진의 AST 구조 기반 의미론적 점역 아키텍처 다이어그램 > 10일 KAIST에 ‘포용적 AI’ 인재 양성을 위해 발전기금 10억 원을 기탁한 융합인재학부 재학생(학사과정)이자 스타트업 ㈜엠피에이지(MPAG) 대표인 정인서(28) 학생의 지도교수이자 이번 연구를 이끈 선천적 중증 시각장애인 연구자인 가현욱 교수(KAIST)는 “점자는 시각장애인에게 단순한 기호가 아니라 세상을 읽는 언어”라며 “이번 성과를 기반으로 향후 수학 수식과 과학 기호, 나아가 음악 악보까지 처리할 수 있는 차세대 점역 시스템으로 기술을 발전시킬 계획”이라고 말했다.이어 “이 기술이 시각장애인의 정보 접근성을 한층 높이고, 한국 점자 번역 인공지능 분야의 새로운 기술 기준을 제시하는 계기가 되길 기대한다”고 덧붙였다.연구팀은 앞으로 기존 점자 파일 형식(.brf)의 한계를 넘어 새로운 점자 파일 형식을 만들고, 그 파일을 작성·읽기·공유할 수 있는 소프트웨어와 장치 환경을 함께 만드는 차세대 전자 점자 파일 포맷 ‘.brfx(Braille File eXtended)’ 생태계 구축도 추진할 계획이다.특히 연구팀은 K-Braille 엔진을‘포용적 AI(Inclusive AI)’기술로서 사회에 전면 무상으로 환원할 계획이다. 단, 기술의 파편화를 막고 지속 가능한 생태계를 유지하기 위해 무분별한 소프트웨어 오픈소스화보다는 공공기관, 교육청, 점자 도서관, 그리고 보조기기 제조사 등‘책임 있는 기술 활용 주체’들과의 공식적인 기술 이전 및 제휴망을 구축할 예정이다.이를 올해 이내에 추진해, 기존에 점자 환경을 구축·운영 중인 기관들이나 신규 점자 디스플레이 업체들이 어떠한 추가적인 소프트웨어 라이선스 비용 없이도 가장 완벽한 2024년형 최신 점역 모듈(API 및 시스템 커널)을 즉각적으로 통합 연동할 수 있게 함으로써, 궁극적으로 최종 단계의 시각장애인 사용자들에게 일체의 비용 전가 없이 최상의 배리어프리(Barrier-free) 정보 접근성을 선물하는 것을 핵심 가치로 삼고 있다.   

[연구]‘이산화탄소로 플라스틱 원료 만든다'...전환효율 86% 전극 기술 개발​

< (왼쪽부터) KAIST 박종혁 박사, 한윤경 석박사 통합과정생, 송현준 교수, 김성주 박사 > 이산화탄소를 플라스틱을 만드는 원료인 에틸렌과 같은 화학물질로 바꾸는 과정에서, 전기가 흐르며 화학 반응이 일어나는 핵심 부위인 ‘전극’ 내부에 물이 스며들어 성능이 떨어지는 문제가 있었다. 우리 대학 연구팀은 물은 차단하면서도 전기의 흐름과 촉매 반응을 원활하게 이루어지도록 설계한 새로운 전극 구조를 개발해 효율과 안정성을 동시에 개선했다.우리 대학은 화학과 송현준 교수 연구팀이 머리카락보다 훨씬 가는 은 실들이 거미줄처럼 얽힌 구조인 ‘은 나노선 네트워크’를 활용한 새로운 전극 구조를 개발해, 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환하는 효율을 세계 최고 수준으로 끌어올렸다고 6일 밝혔다.전기를 이용해 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환하는 전해 공정에서는 전극 내부가 전해액으로 가득 차면서 이산화탄소가 반응할 공간이 줄어드는 ‘침수(Flooding) 현상’이 오랫동안 해결되지 않은 문제였다. 이를 막기 위해 물을 밀어내는 소재를 사용하면 전기가 잘 통하지 않는 단점이 있어, 별도의 장치가 필요하는 등 공정이 복잡해지는 한계가 있었다.연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 물은 막고 전기는 잘 흐르게 하는 ‘3층 구조’ 전극을 고안했다. 이 전극은 물을 튕겨내는 기판 위에 촉매층을 형성하고, 그 위를 은 나노선 네트워크로 덮은 구조로, 전해액의 침수를 효과적으로 차단하면서도 전기 전달을 원활하게 유지할 수 있도록 설계됐다.< 다공성 고분자산화구리 촉매은 나노선 네트워크 전극 구조 모식도 > 특히 이번 연구의 핵심은 전극 표면에 사용된 ‘은 나노선’이 단순히 전기를 전달하는 역할을 넘어, 직접 화학 반응에도 참여한다는 점을 밝혀낸 것이다. 은 나노선은 이산화탄소를 반응시키는 과정에서 일산화탄소(CO)를 생성하고, 이 물질이 인접한 구리 촉매로 전달되며 다음 단계 반응이 이어진다. 이러한 방식으로 두 촉매가 협력해 반응을 진행하는 ‘협동 촉매(탠덤 촉매)’ 시스템이 형성되며, 그 결과 에틸렌과 같은 다중 탄소 화합물 생성이 촉진됐다.< 은 나노선 적층 구조를 활용한 이산화탄소 전해 전극의 구동 개념도(AI 생성 이미지) > 이러한 구조를 적용한 전극은 알칼리성 전해질에서 79%, 중성 전해질에서는 세계 최고 수준인 86%의 높은 선택성을 기록했다. 이는 생성물 중 대부분이 원하는 물질로 전환됐다는 의미다. 또한 50시간 이상의 장시간 작동에서도 성능 저하 없이 안정적인 반응을 유지해, 기존 기술에서 나타났던 성능 감소 문제를 효과적으로 극복했다.송현준 교수는 “이번 연구는 은 나노선이 전기를 전달하는 동시에 화학 반응에도 직접 참여한다는 점을 밝혀낸 데 의미가 있다”며, “이 기술은 앞으로 이산화탄소를 에탄올이나 연료 등 다양한 물질로 바꾸는 데에도 활용될 수 있는 새로운 설계 방법을 제시했다”고 말했다.KAIST 화학과 박종혁 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 어드밴스드 사이언스(Advanced Science)에 3월 24일 게재되었다.※논문 제목: Overlaid Conductive Silver Nanowire Networks on Gas Diffusion Electrodes for High-Performance Electrochemical CO2-to-C2+ Conversion, DOI: http://doi.org/10.1002/advs.75003※주저자 정보: 박종혁(KAIST, 제1저자), 김성주 박사(KAIST, 제2저자), 한윤경(KAIST, 제3저자), 송현준 교수(KAIST, 교신저자)한편, 이번 연구는 InnoCORE 지능형 수소기술 연구단과 한국연구재단 우수연구자교류지원사업(Brain Link), 중견연구사업의 지원을 받아 수행됐다.   

[연구]자석 속 ‘스커미온’ 형성 원리 규명… AI 전력 문제 해결 단서

< (왼쪽부터) KAIST 김세권 교수, 고경춘 박사 > 자석 속 전자 스핀이 소용돌이처럼 배열된 ‘스커미온(skyrmion)’은 차세대 스핀트로닉스 기술의 핵심 구조다. 우리 대학 연구진은 특수한 물리 조건 없이도 자석의 기본적인 물리 작용만으로 스커미온이 형성될 수 있음을 밝혔다. 이는 다양한 자성 물질에서 스커미온 구현 가능성을 넓혀 기존보다 수십~수백 배 높은 정보 저장 밀도를 구현할 수 있는 차세대 초저전력 정보소자 개발에 새로운 가능성을 제시한다.우리 대학은 물리학과 김세권 교수 연구팀이 자성과 격자의 결합(자기-탄성 결합)만으로 소용돌이형 자성 구조가 자연스럽게 만들어질 수 있다는 새로운 이론을 제시했다고 19일 밝혔다.연구팀은 자석 속 스핀(전자들이 가지는 작은 자석 성질)과 격자 변형(원자 배열이 미세하게 뒤틀리는 현상)이 서로 영향을 주고받는 작용만으로도 소용돌이 모양의 자성 구조가 스스로 형성될 수 있음을 밝혔다.특히 자성 물질 내부에서 나타나는 소용돌이형 스핀 구조인 스커미온은 크기가 매우 작고 안정성이 높아 초고밀도·저전력 정보소자로 활용될 가능성이 높다. 그러나 지금까지 이러한 스커미온 구조를 형성하기 위해서는 결정 구조의 비대칭성이나 강한 스핀-궤도 결합과 같은 특정한 물리적 조건이 필요하다고 알려져 있었다.연구팀은 대부분의 자성 물질에 자연스럽게 나타나는 ‘자기-탄성 결합(magnetoelastic coupling)’만으로도 스커미온과 반스커미온이 번갈아 배열된 구조가 스스로 형성될 수 있음을 이론적으로 밝혔다.자기-탄성 결합은 자성(스핀)과 원자 배열의 변형이 서로 영향을 주고받는 현상으로, 거의 모든 자성체에서 나타나는 기본적인 물리적 성질이다. 연구팀은 이러한 결합이 충분히 강해지면 원래 일정한 방향으로 정렬돼 있던 자성의 기본 상태(바닥상태)가 스스로 불안정해지며 새로운 소용돌이형 질서로 전환될 수 있음을 보였다.특히 이 과정에서 스핀의 기울어짐과 격자 왜곡이 동시에 발생하며 스커미온과 반스커미온이 번갈아 배열된 ‘카이랄 스핀 구조’가 형성된다는 새로운 메커니즘을 제시했다.< 격자(원자 배열)와 스핀의 상호작용으로 생긴 비대칭적인 스핀 배열(AI 생성이미지) > 김세권 교수는 “이번 연구는 특정한 특수 상호작용이 없어도 스커미온 같은 자성 구조가 형성될 수 있음을 보여준 것으로, 특히 최근 연구가 활발한 2차원 자성 물질(원자 두께 수준의 매우 얇은 자성 물질)에서도 이러한 구조를 구현할 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있다”고 설명했다.고경춘 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 물리학 분야 세계적 권위 학술지 피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters)에 2월 11일 자로 게재됐다.※ 논문명: Magnetoelastic Coupling-Driven Chiral Spin Textures: A Skyrmion-Antiskyrmion-like Array, DOI: https://doi.org/10.1103/5csz-pw7x※ 주저자: 고경춘(KAIST 물리학과 박사) 제1저자, 김세권 교수(KAIST 물리학과) 교신저자이번 연구는 삼성미래기술육성사업, 한국연구재단 해외우수과학자 유치사업 플러스(브레인풀 플러스), 세종과학펠로우십의 지원을 받아 수행됐다. 출처 :  https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=59510&skey=&sval=&list_s_date=&list_e_date=&GotoPage=1

[연구]노화 유발 RNA 노폐물 제거했더니‘수명 연장’ 확인​

< (뒷줄왼쪽부터) KAIST 김윤기 교수,이승재 교수,이광록 교수, (앞줄 왼쪽부터)부성호 박사,김시은 박사,함석진 박사(상단)이동훈 박사 > 우리 몸의 세포는 DNA에 저장된 유전 정보를 바탕으로 RNA를 만들고, RNA는 단백질을 만드는 설계도 역할을 한다. 우리 대학 연구진은 나이가 들수록 세포에 쌓이는‘원형 RNA(circular RNA)’를 제거해 노화를 늦추고 수명을 늘리는 새로운 현상을 발견했다. 이번 연구는 노화의 원리를 밝히고 관련 질환 치료 전략 개발에 중요한 단서를 제시했다.우리 대학 생명과학과 이승재 교수 연구팀(RNA 매개 건강 장수 연구센터)은 김윤기 교수·이광록 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 원형 RNA를 분해하는 효소인 RNASEK(알엔에이즈케이) 단백질이 노화를 늦추고 수명을 늘리는 데 중요한 역할을 한다는 사실을 발견했다고 18일 밝혔다.그동안 원형 RNA는 안정성이 높아 분해되지 않고 나이가 들수록 세포에 축적되는 ‘노화의 지표’ 정도로만 알려져 있었지만, 이러한 RNA를 제거하는 분자적 기전과 노화와의 직접적인 연관성은 명확히 밝혀지지 않았다. 연구팀은 원형 RNA의 축적이 노화에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 이를 조절하는 세포 내 관리 시스템이 존재하는지를 규명하기 위해 연구를 진행했다.연구팀은 먼저 수명이 짧아 노화 연구에 널리 사용되는 예쁜꼬마선충(C. elegans)을 활용한 실험에서 RNA 분해 효소인 RNASEK 단백질이 장수에 필수적이라는 사실을 확인했다. 또한 노화가 진행되면서 RNASEK의 양이 감소하고, 그 결과 원형 RNA가 세포 안에 비정상적으로 많이 축적된다는 사실도 밝혀냈다.반대로 RNASEK의 양을 인위적으로 늘리면(과발현) 수명이 연장되고 건강한 상태로 더 오래 생존했다. 이는 세포 내 원형 RNA를 적절히 제거하는 과정이 장수와 건강 유지에 매우 중요한 역할을 한다는 것을 의미한다.연구팀은 또한 RNASEK가 원형 RNA가 서로 뭉쳐 독성을 만드는 현상을 막아 준다는 사실도 밝혀냈다. RNASEK 결핍 시 원형 RNA가 많이 쌓이면 세포 안에 ‘스트레스 과립(stress granule)’이라는 덩어리가 비정상적으로 형성되는데, 이는 세포 기능을 떨어뜨리고 노화를 촉진할 수 있다.RNASEK는 샤페론 단백질 HSP90(단백질이 잘못 접히거나 서로 뭉치지 않도록 돕는 단백질)과 함께 작용해 이러한 스트레스 과립의 형성을 억제하고 세포가 정상 상태를 유지하도록 돕는다. 특히 이러한 현상은 예쁜꼬마선충 뿐 아니라 생쥐와 인간 세포에서도 동일하게 나타났다. 포유류에서도 RNASEK는 원형 RNA를 직접 분해하는 기능을 갖고 있으며, 인간 세포와 생쥐 모델에서 RNASEK가 결핍되면 조기 노화 현상이 나타났다.< 원형 RNA와 제거 효소 RNASEK 단백질에 따라 장수 혹은 노화가 진행됨을 보여주는 그림 > 연구진은 이번 연구가 RNA 수준의 노화 조절 메커니즘을 규명했다는 점에서 의미가 크다고 설명했다. RNASEK를 이용해 원형 RNA를 조절하는 연구가 향후 인간 노화와 퇴행성 질환 치료 전략 개발로 이어질 가능성도 제시했다.이번 연구를 주도한 KAIST 생명과학과 이승재 교수는 “지금까지 원형 RNA는 안정성이 높아 나이가 들수록 축적되는 노화의 지표 정도로만 여겨져 왔다”라며 “이번 연구는 노화에 따라 축적되는 원형 RNA가 실제로 노화를 유도하며, 이를 제거하는 RNASEK가 노화를 늦추고 건강한 장수를 유도하는 핵심 조절자임을 증명한 것”이라고 설명했다.< (AI생성 이미지) 원형 RNA 제거 효소 RNASEK 단백질에 따라 장수 유도 > 이번 연구에는 KAIST 생명과학과 김시은 박사, 함석진 박사, 부성호 박사, 이동훈 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 세계적 과학 학술지 Molecular Cell에 2월 24일 자로 게재됐다.※논문명: Ribonuclease κ promotes longevity by preventing age-associated accumulation of circular RNA in stress granules, DOI: 10.1016/j.molcel.2026.01.031한편 이번 연구는 한국연구재단 리더연구과제의 지원을 받아 수행됐다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=59470&skey=&sval=&list_s_date=&list_e_date=&GotoPage=1