카이스트총동문회

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원자력및양자공학과

펨테크 기업 ‘이너시아’ 김효이 대표, ‘DAZED100’ 선정 - 김효이 동문(원자력및양자공학)
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- 2025-12-30
동문소식 > 최근 소식 > 언론 속 동문소식
바이오및뇌공학과

[연구]종양 속 잠든 면역세포를 깨워 암을 공격하게 하다

< (왼쪽부터) KAIST 바이오및뇌공학과 박지호 교수, 바이오및뇌공학과 한준희 박사 > 우리 몸의 종양 안에는 암과 싸울 수 있는 면역세포(대식세포)가 있지만, 암에 의해 제 역할을 하지 못해왔다. 우리 대학 연구진은 이러한 한계를 넘어, 종양 내부에서 면역세포를 직접 항암 세포치료제로 바꾸는 새로운 치료법을 개발했다.우리 대학은 바이오및뇌공학과 박지호 교수 연구팀이 종양 내부에 약물을 주입하면, 체내에 존재하던 대식세포가 이를 흡수해 스스로 CAR(암을 인식하는 장치) 단백질을 만들고 항암 면역세포인 ‘CAR-대식세포’로 전환되는 치료법을 개발했다고 30일 밝혔다.고형암은 위암·폐암·간암처럼 단단한 덩어리 형태로 자라는 암으로, 면역세포가 종양 안으로 침투하거나 기능을 유지하기 어려워 기존 면역세포치료의 효과가 제한적이었다.최근 차세대 면역치료로 주목받는 CAR-대식세포는 암세포를 직접 잡아먹는 동시에 주변 면역세포를 활성화해 항암 반응을 확산시키는 장점을 갖는다.하지만 지금까지의 CAR-대식세포 치료는 환자 혈액에서 면역세포를 채취한 뒤 배양과 유전자 조작을 거쳐야 해 시간과 비용 부담이 크고 실제 환자 적용에도 한계가 있었다.연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 종양 주변에 이미 모여 있는 ‘종양 연관 대식세포’에 주목했다.대식세포에 잘 흡수되도록 설계된 지질나노입자에 암을 인식하는 정보를 담은 mRNA와 면역 반응을 깨우는 면역자극제를 함께 실어, 체내에서 면역세포를 직접 재프로그래밍하는 전략이다.즉, CAR-대식세포는 원래 몸에 있던 대식세포를 이번 연구에서는 ‘몸 안에서 바로 항암 세포치료제로 바꾼 것’이다.< 그림 1 지질나노입자를 이용한 CAR mRNA와 면역자극제 동시 전달을 통한 생체 내 CAR-대식세포 생성 및 암세포 사멸 전략 모식도 > 이 치료제를 종양 내부에 주입하자 대식세포가 이를 빠르게 흡수해 암세포를 인식하는 단백질을 만들었고, 동시에 면역 신호가 활성화됐다. 그 결과 생성된 ‘강화된 CAR-대식세포’는 암세포 제거 능력이 크게 향상되고, 주변 면역세포까지 활성화되면서 강력한 항암 효과를 보였다.실제로 흑색종(피부에 생기는 가장 위험한 암) 동물 모델 실험에서 종양 성장이 뚜렷하게 억제됐으며, 치료 효과가 국소 부위를 넘어 전신 면역 반응으로 확장될 가능성도 확인됐다.< 그림 2 마우스 흑색종 모델에서 개발된 mRNA 치료제 주입 후 면역강화 CAR-대식세포의 생성, 종양 성장 억제 확인 > 박지호 교수는 “이번 연구는 환자 몸 안에서 바로 항암 면역세포를 만들어내는 새로운 개념의 면역세포치료 전략”이라며 “기존 CAR-대식세포 치료의 가장 큰 한계였던 전달 효율 문제와 면역억제 환경 문제를 동시에 극복했다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.이번 연구에는 KAIST 바이오및뇌공학과 한준희 박사가 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 나노기술 분야 국제학술지 ‘ACS 나노(ACS Nano)’에 지난 11월 18일 게재됐다.※ 논문명: In Situ Chimeric Antigen Receptor Macrophage Therapy via Co-Delivery of mRNA and Immunostimulant, 저자: 한준희(제1저자), Erinn Fagan, 염경환, 박지호(교신저자), DOI: 10.1021/acsnano.5c09138본 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=56710&skey=&sval=&list_s_date=&list_e_date=&GotoPage=1
- KAIST총동문회
- 2025-12-30
동문소식 > 모교 소식 > 연구개발
신소재공학과

[연구]뿌리면 1초 후 지혈....軍 전투원 생존성 높인다

< (상단 왼쪽부터) 스티브 박 교수, 전상용 교수, (하단 왼쪽부터) 이광형 총장, 손영주 석박사통합과정, 박규순 박사과정 > 전쟁에서 부상으로 인해 목숨을 잃게 되는 원인은 과다출혈이다. 육군 소령이 참여한 우리 대학 연구진이 이 문제를 정면으로 돌파했다. 뿌리기만 하면 1초 후에 출혈을 멈추는 차세대 파우더 지혈제를 개발하며, 전투원 생존성의 패러다임을 바꿀 혁신 기술을 선보인 것이다.우리 대학은 신소재공학과 스티브 박 교수와 생명과학과 전상용 교수 공동연구팀이 상처 부위에 뿌리기만 하면 약 1초 이내에 강력한 하이드로겔 장벽을 형성하는 파우더형 지혈제를 개발했다고 29일 밝혔다.이 기술은 육군 소령 연구진이 직접 참여해 실제 전투 환경을 고려한 실전형 기술로 완성도를 높였다. 높은 사용성과 저장성으로 전투, 재난현장 등 극한 조건에서도 즉각 경화되는 특성을 구현해, 응급처치가 즉시 가능하다.그동안 의료 현장에서 널리 사용되는 패치형 지혈제는 평면 구조로 인해 깊고 복잡한 상처에는 적용이 어렵고, 온도와 습도에 민감해 보관과 운용에도 한계가 있었다.이에 연구팀은 깊고 큰 불규칙 상처에도 자유롭게 적용할 수 있는 파우더 형태의 차세대 지혈제를 개발했다. 하나의 파우더만으로 다양한 상처 유형에 대응할 수 있는 범용성을 확보한 것이다.< 그림 1. AGCL 파우더 개발 전략과 제작 개략도 > < 그림 2. AGCL 파우더의 겔화 속도와 혈액 흡수 능력 > 기존 파우더 지혈제는 혈액을 물리적으로 흡수하여 장벽을 형성하는 방식이어서 지혈 능력에 한계가 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 혈액 속 이온 반응에 주목했다.이번에 개발한 ‘AGCL 파우더’는 알지네이트·겔란검(칼슘과 반응해 초고속 겔화·물리적 밀봉), 키토산(혈액 성분과 결합해 화학적·생물학적 지혈 강화) 등 생체적합 천연 소재를 결합한 구조로, 혈액 속에 칼슘 등 양이온과 반응해 1초 만에 겔 상태로 변하여 상처를 즉각 밀봉한다.또한 파우더 내부에 3차원 구조를 형성해 자체 무게의 7배 이상(725%)에 달하는 혈액을 흡수할 수 있다. 이로 인해 고압·과다출혈 상황에서도 혈류를 빠르게 차단하며, 손으로 강하게 눌러도 버틸 수 있는 압력 수준인 ‘40kPa’이상의 높은 접착력으로 상용 지혈제보다 훨씬 뛰어난 밀폐 성능을 보였다.AGCL 파우더는 모두 자연 유래 물질로 구성돼, 혈액과 접촉해도 안전한 용혈률 3% 미만, 세포 생존율 99% 이상, 항균 효과 99.9%를 나타냈다. 동물실험에서도 빠른 상처 회복과 혈관·콜라겐 재생 촉진 등 우수한 조직 재생 효과가 확인됐다.외과적 간 손상 수술 실험에서는 출혈량과 지혈 시간이 상용 지혈제 대비 크게 감소했으며, 수술 2주 후 간 기능도 정상 수준으로 회복됐다. 전신 독성 평가에서도 이상 소견은 나타나지 않았다.특히 이 지혈제는 실온·고습 환경에서도 2년간 성능이 유지돼, 군 작전 현장이나 재난 지역 등 열악한 환경에서도 즉시 사용할 수 있다는 장점을 갖췄다.이번 연구는 국방 목적을 염두에 두고 개발된 첨단 신소재 기술이지만, 재난 현장, 개발도상국, 의료 취약 지역 등 응급의료 전반으로의 활용 가능성도 매우 크다.전투현장에서의 응급처치부터 체내 수술 지혈까지 가능하다는 점에서 국방과학기술이 민간으로 확장된 대표적 스핀오프 사례*로 평가된다.*스핀오프(Spin-off) 사례: 국방과학기술을 민간 영역에서 활용하기 위하여 확장, 이전하는 것. 예시로는 컴퓨터, GPS, 전자레인지 등이 있다.< 그림 3. 동물실험을 통한 상처에서의 효능 입증 > < 그림 4. 간 수술 모델에서의 효능 입증 > 본 연구는 2025 KAIST Q-Day 총장상과 2024 KAIST–KNDU 국방 학술대회 국방부 장관상을 수상하며, 과학적 혁신성과 국방 활용성을 동시에 인정받았다.연구에 참여한 박규순 KAIST 박사과정생(육군 소령)은 “현대전의 핵심은 인명 손실 최소화”라며, “군인을 한 명이라도 더 살리겠다는 사명감으로 연구를 시작했다”고 밝혔다. 이어 “이번 기술이 국방과 민간 의료 현장에서 생명을 살리는 기술로 쓰이길 기대한다”고 덧붙였다.KAIST 박규순 박사과정, 손영주 석박통합과정 학생이 제1 저자로 참여하고 스티브 박 교수, 전상용 교수가 지도한 이번 연구는 화학/재료공학 분야 국제 학술지인 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈 Advanced Functional Materials (IF 19.0)' 에 2025년 10월 28일 자로 온라인 출판됐다.※논문명: An Ionic Gelation Powder for Ultrafast Hemostasis and Accelerated Wound Healing, DOI: 10.1002/adfm.202523910한편, 본 연구는 한국연구재단(NRF)의 지원을 받아 수행됐다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=56652&skey=&sval=&list_s_date=&list_e_date=&GotoPage=1
- KAIST총동문회
- 2025-12-30
동문소식 > 모교 소식 > 연구개발
수리과학과

[연구]수학자들, 생물학의 난제 '세포 잡음' 잡았다

< (왼쪽부터) 임동주 연구원, 문석환 연구원, 우리 대학 김재경 교수, 포스텍 김진수 교수, 우리 대학 조병관 교수 > 암 치료가 성공적으로 끝났는데도 재발하거나, 강력한 항생제를 써도 일부 세균이 살아남는 이유는 무엇일까. 그 핵심 원인 중 하나로 세포 내부에서 무작위로 발생하는 ‘생물학적 잡음(Biological Noise)’이 지목된다. 유전자가 같은 세포라도 단백질 양이 저마다 달라 약물 치료를 피해 살아남는 ‘아웃라이어(Outlier, 튀는 세포)’가 생겨나기 때문이다. 그간 과학자들은 세포 집단의 평균값만 조절할 수 있었을 뿐, 개별 세포의 불규칙한 변동성을 제어하는 일은 오랜 숙제로 남아 있었다.우리 대학 수리과학과 김재경 교수와 POSTECH 수학과 김진수 교수, 우리 대학 공학생물학대학원 조병관 교수 공동연구팀은 수학적 모델링을 통해 세포 내부의 생물학적 잡음을 제거하고 세포의 운명을 정밀하게 제어할 수 있는 ‘잡음 제어 원리’를 이론적으로 확립했다. 이는 단일 세포 수준의 정밀 제어 기술을 확보한 쾌거로, 암 치료 및 합성생물학 분야의 난제를 해결할 새로운 이정표가 될 전망이다.우리 몸의 세포들은 생존을 위해 항상성을 유지하려 하지만, 실제 세포 내부 환경은 끊임없이 변화한다. 기존 유전자 회로 기술은 세포 집단의 평균 단백질 양은 맞출 수 있었으나, 개별 세포 간의 편차인 잡음은 오히려 증폭시키는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 ‘냉온탕을 오가는 샤워기’에 비유했다. 샤워기 물 온도의 평균을 40도로 맞췄더라도, 실제로는 펄펄 끓는 물과 얼음물이 번갈아 나온다면 정상적인 샤워가 불가능한 것과 같은 이치다. 이처럼 ‘평균의 함정’에 빠져 통제를 벗어난 소수의 세포들은 암 재발이나 항생제 내성을 일으키는 주범이 된다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 ‘잡음 제어기(Noise Controller, NC)’라는 새로운 수학적 모델을 고안했다.연구진은 먼저 시스템의 최종산출물이 서로 결합해 짝을 이루는 ‘이합체(dimer) 반응’을 이용해 세포마다 달라지는 산출물의 분산을 조절할 수 있을지 검토했다. 그 과정에서 이합체 반응이 세포 상태의 흔들림, 즉 잡음을 감지하는 센서 역할을 할 수 있음을 확인했다. 하지만 초기 시도에서는 이 방법만으로 세포 간 차이를 줄이는 데는 한계가 있었다. 이에 따라 특정 물질이 필요 이상으로 많이 만들어질 경우 이를 바로 줄여주는 장치가 함께 필요하다고 판단했고, 단백질이 과도하게 많아지면 즉각적으로 분해하는 ‘분해 기반 작동(degradation-based actuation)’ 원리를 결합했다. 그 결과, 외부 환경 변화에도 세포 내 잡음 수준을 일정하게 유지하는 ‘잡음 견고 완전 적응(Noise Robust Perfect Adaptation, Noise RPA)’을 이론적으로 구현해냈다. 이를 통해 세포 간 편차를 보편적인 생물학적 시스템이 도달할 수 있는 최소 수준 파노인자(Fano factor)가 1인 수준까지 억제하는 데 성공했다.< 그림 1. 잡음 제어기(NC)의 효과 개념도 어떠한 제어 기술도 사용하지 않을 경우(상단, 회색) 외부 자극에 의해 세포 집단의 평균값이 변한다. 기존에 개발됐던 제어 기술(중단, 파란색)을 사용하면 세포 집단의 평균값은 유지되나, 개별 세포 간 편차(잡음)는 여전히 크다. 반면, 잡음 제어기(NC)를 결합하여 사용(하단, 초록색)하면 세포 집단의 평균값 유지는 물론 개별 세포의 잡음 크기도 줄일 수 있다. > 연구팀은 이 모델을 대장균의 DNA 복구 시스템에 가상으로 적용해 성능을 입증했다. 기존 시스템에서는 DNA 손상을 복구하는 단백질의 양이 세포마다 크게 달라 약 20%의 세포가 복구에 실패해 사멸했다. 하지만, 잡음 제어기(NC)를 적용해 모든 세포의 단백질 양을 균일하게 조절하자 사멸률을 7%까지 낮출 수 있었다. 정교한 수학적 원리만으로 세포의 생존율을 획기적으로 끌어올린 것이다. 이는 기존의‘평균 제어’ 패러다임을 넘어, 개별 세포 하나하나를 정밀하게 다루는‘단일 세포 제어’를 실현했다는 점에서 의미가 크다.< 그림 2. 잡음 제어기(NC)의 구조 기존 제어 기술(왼쪽)은 최종산출물(X2)이 제어기를 구성하는 단백질 중 하나(Z2)를 만들고, 이 단백질이 시스템의 입력값(X1)을 생성하는 나머지 단백질(Z1)과 같이 소멸하는 구조다. 반면, 이번 연구로 확립된 잡음 제어기(NC)(오른쪽)는 구조는 거의 유사하나 최종산출물의 이합체 반응을 통해 제어기의 단백질(Z4)이 만들어지고, 이 단백질이 시스템의 입력값(X1)을 직접 분해한다는 것이 특징이다. 이를 통해 최종산출물의 평균(왼쪽 아래 수식)과 잡음(오른쪽 아래 수식)의 수학적인 공식을 유도할 수 있다. > 연구를 이끈 김재경 교수는 "생명 현상에서 운이나 우연으로 치부되던 세포 간 잡음을 수학적 설계를 통해 제어 가능한 영역으로 가져왔다는 데 의의가 있다”며, "앞으로 암 치료 내성 극복, 고효율 스마트 미생물 개발 등 정밀한 세포 제어가 필수적인 분야에서 핵심적인 역할을 할 것”이라고 밝혔다. 공동 교신저자인 김진수 POSTECH 교수는 "반응 네트워크 이론을 이용한 세포 내 잡음의 이론적 수식에서 출발해 실제 생물학적 기전을 설계했다는 점에서, 수학 모형의 힘을 잘 보여주는 연구”라고 강조했다.< 그림 3. 잡음 제어기(NC)의 실제 생물학적 회로 구조 연구팀이 확립한 수학적 모델을 실제 생물학적 시스템인 유전자 회로로 구현한 모습. 기존 제어 기술(왼쪽)은 최종산출물(X2)이 항시그마 인자(RsiW)를 만들고, 이 인자가 시스템의 입력값(X1)을 생성하는 시그마 인자(SigW)와 결합하는 반응으로 구성되어 있다. 잡음 제어기(NC)(오른쪽)도 비슷하게 항시그마 인자(RseA)와 시그마 인자(ECF)의 결합 반응을 이용하지만, 항시그마 인자(RseA)가 최종산출물(X2)의 이합체 반응으로 생성된다는 점과, 항시그마 인자(RseA)가 시스템의 입력값(X1)을 분해한다는 것이 주된 차이점이다. > 이번 연구 결과는 12월 24일 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications, IF=15.7)’에 실렸다.출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=56651&skey=&sval=&list_s_date=&list_e_date=&GotoPage=1
- KAIST총동문회
- 2025-12-30
동문소식 > 모교 소식 > 연구개발
전기및전자공학부

[연구]내 PC·모바일도 AI 인프라로...챗GPT 비용 낮춘다

< (왼쪽부터) KAIST 전기및전자공학부 박진우 박사, 조승근 석사과정, 한동수 교수 > 대규모 언어모델(LLM) 기반 AI 서비스는 지금까지 대부분 고가의 데이터센터 GPU에 의존해 왔다. 이로 인해 서비스 운영 비용이 높고, AI 기술 활용의 진입장벽도 컸다. 우리 대학 연구진이 비싼 데이터센터 GPU를 덜 쓰고, 주변에 있는 저렴한 GPU를 활용해 AI 서비스를 더 싸게 제공할 수 있는 기술을 개발했다.우리 대학은 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 데이터센터 밖에 널리 보급된 저렴한 소비자급 GPU를 활용해 LLM 인프라 비용을 크게 낮출 수 있는 새로운 기술 ‘스펙엣지(SpecEdge)’를 개발했다고 28일 밝혔다.SpecEdge는 데이터센터 GPU와 개인 PC나 소형 서버 등에 탑재된 ‘엣지 GPU’가 역할을 나눠 LLM 추론 인프라를 함께 구성하는 방식이다. 이 기술을 적용한 결과, 기존 데이터센터 GPU만 사용하는 방식에 비해 토큰(AI가 문장을 만들어내는 최소 단위)당 비용을 약 67.6% 절감할 수 있었다.연구팀은 이를 위해 ‘추측적 디코딩(Speculative Decoding)’이라는 방법을 활용했다. 엣지 GPU에 배치된 소형 언어모델이 확률이 높은 토큰 시퀀스(단어 또는 단어 일부가 순서대로 이어진 형태)를 빠르게 생성하면, 데이터센터의 대규모 언어모델이 이를 일괄 검증하는 방식이다. 이 과정에서 엣지 GPU는 서버의 응답을 기다리지 않고 계속 단어를 만들어, LLM 추론 속도와 인프라 효율을 동시에 높였다.< 그림 1. 연구팀이 개발한 스펙엣지의 언어 데이터 흐름도 > < 그림 2. 연구팀이 개발한 스펙엣지의 연산 시간 단축방법 상세 > < 그림 3. 스펙엣지 내 서버 GPU에서 여러 엣지 GPU의 검증 요청을 효율적으로 배치하는 그림 > 데이터센터 GPU에서만 추측적 디코딩을 수행하는 방식과 비교해 비용 효율성은 1.91배, 서버 처리량은 2.22배 향상됐다. 특히 일반적인 인터넷 속도에서도 문제없이 작동해, 별도의 특수한 네트워크 환경 없이도 실제 서비스에 바로 적용할 수 있는 기술임을 확인했다.또한 서버는 여러 엣지 GPU의 검증 요청을 효율적으로 처리하도록 설계돼, GPU 유휴 시간 없이 더 많은 요청을 동시에 처리할 수 있다. 이를 통해 데이터센터 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있는 LLM 서빙 인프라 구조를 구현했다.이번 연구는 데이터센터에 집중돼 있던 LLM 연산을 엣지로 분산시켜, AI 서비스의 기반이 되는 인프라 비용은 줄이고 접근성은 높일 수 있는 새로운 가능성을 제시했다. 향후 스마트폰, 개인용 컴퓨터, 신경망 처리장치(NPU) 등 다양한 엣지 기기로 확장될 경우, 고품질 AI 서비스가 보다 많은 사용자에게 제공될 수 있을 것으로 기대된다.< 그림 4. 연구팀이 개발한 SpecEdge의 기존과 비교 개념도 > 연구를 이끈 한동수 교수는 “데이터센터를 넘어 사용자의 주변에 있는 엣지 자원까지 LLM 인프라로 활용하는 것이 목표”라며 “이를 통해 AI 서비스 제공 비용을 낮추고, 누구나 고품질 AI를 활용할 수 있는 환경을 만들고자 한다”고 말했다.이번 연구에는 KAIST 박진우 박사와 조승근 석사과정이 참여했으며, 연구 결과는 12월 2일부터 7일까지 미국 샌디에이고에서 열린 인공지능 분야 최고 권위 국제 학회인 신경정보처리시스템 학회(NeurIPS)에서 스포트라이트(Spotlight)로 (상위 3.2% 논문, 채택률 24.52%) 발표됐다.※논문명: SpecEdge: Scalable Edge-Assisted Serving Framework for Interactive LLMs,논문링크: https://neurips.cc/virtual/2025/loc/san-diego/poster/119940, https://arxiv.org/pdf/2505.17052한편, 이 연구는 정보통신기획평가원 (IITP) ‘AI-Native 응용 서비스 지원 6G 시스템 기술개발’ 과제의 지원을 받아 수행됐다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=56650&skey=&sval=&list_s_date=&list_e_date=&GotoPage=1
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