카이스트총동문회

동문소식 (총 1207건)

전산학부

[연구]'이 생선 어디서 왔지?'...세계가 인정한 수산물 이력추적 기술 확보

< (왼쪽부터) KAIST 황현택 박사과정, 얄레우 카이단(Yalew Kidane) 연구교수, 이영종 책임연구원, 박건우 연구원, 상단 김대영 교수 > 우리가 마트에서 수산물을 살 때, 이 생선이 어디서 잡혔고 어떤 과정을 거쳐 내 식탁에 올랐는지 궁금했던 적이 있을 것이다. 하지만 복잡한 유통 과정으로 그 경로를 투명하게 확인하기 어려웠다. 우리 대학 연구진이 이러한 문제를 해결하고, 전 세계 어디서나 통용되는 국제 기준으로 수산물의 이동 경로를 한눈에 확인할 수 있는 디지털 기술을 개발했다.우리 대학은 KAIST 오토아이디랩 부산혁신연구소 김대영 소장(전산학부 교수)이 개발한 GS1 국제표준 기반 디지털전환 솔루션 ‘올리오패스(OLIOPASS)’가 글로벌 수산물 이력추적 협의체인 GDST(Global Dialogue on Seafood Traceability)의 까다로운 성능 검증을 통과해, 국내 최초로 ‘GDST 호환 솔루션(Capable Solution)’ 인증을 획득했다고 19일 밝혔다.< (왼쪽) 글로벌 수산물 이력추적 협의체(GDST) 글로벌 인증로고, (오른쪽) KAIST 올리오패스 플랫폼 로고 > 이번 GDST 인증을 받은 기술은 전 세계에서 단 13개에 불과하다. 이 가운데 생산–가공–유통–판매에 이르는 전 과정을 빠짐없이 관리하는 ‘전 구간(Full Chain)’ 이력추적 기술을 지원하는 곳은 KAIST를 포함해 전 세계 7곳뿐이다.GDST는 2015년 세계경제포럼(WEF)의 제안으로 설립된 국제 기구로, 수산물이 이동하는 모든 과정의 정보를 전 세계가 합의한 국제표준(GS1)에 따라 디지털로 기록하고 공유하도록 돕는다. 이는 전 세계가 함께 사용하는 ‘공급망 공통 언어’를 만드는 작업에 비유할 수 있다.GDST는 수산물 이동 과정에서 반드시 기록해야 할 핵심 데이터(KDEs)와 언제·어디서·무엇이 이동했는지를 정의한 중요 사건(CTEs)을 국제 기준으로 정해, 수산물 이력 정보의 신뢰성을 높이는 글로벌 표준 체계다.최근 미국과 유럽의 주요 식품유통 기업들이 GDST 기준 충족을 요구면서, 해당 기준은 글로벌 시장 진출을 위한 사실상의 필수 요건으로 자리 잡고 있다. KAIST는 2019년부터 GDST 창립 멤버로 참여해 수산물 이력추적 모델과 시스템 간 정보 연동(Interoperability) 설계에 핵심적인 역할을 해왔다.특히 미국 식품의약국(FDA)이 2028년 7월부터 식품 이력추적 의무화(FSMA 204)를 예고한 상황에서, 이번 인증은 국내 기업들이 미국 등 글로벌 시장 규제를 충족할 수 있는 기술적 해법을 확보했다는 점에서 의미가 크다.지난 11월 5일 인증을 받은 OLIOPASS는 KAIST의 IoT 기술과 국제표준(GS1 EPCIS 2.0, GS1 Digital Link)을 결합한 디지털 이력추적 플랫폼으로, 다양한 제품과 자산의 이동 정보를 표준화된 언어로 기록·공유하고 블록체인 기술로 위·변조를 원천 차단한다. 기업 간 시스템이 달라도 이력 데이터는 원활하게 연동된다.또한 OLIOPASS는 AI 활용이 가능한 ‘AI-ready 데이터’ 인프라로 설계돼 대형 멀티모달 모델, AI 에이전트, 지식그래프, 온톨로지 등 차세대 AI 기술을 손쉽게 적용할 수 있다. 이를 통해 단순 이력관리를 넘어 디지털·AI 전환을 동시에 지원하는 플랫폼으로 활용된다.김대영 KAIST 오토아이디랩 부산혁신연구소장은 “이번 인증은 글로벌 공급망 전반에서 신뢰 가능한 데이터 기술 역량을 국제적으로 인정받은 것”이라며 “OLIOPASS를 수산·식품을 넘어 의약품, 물류, 국방, 스마트시티 등 다양한 분야로 확산시켜 KAIST 기술이 세계가 함께 쓰는 플랫폼으로 성장하도록 하겠다”고 말했다.※관련 링크: https://thegdst.org/verified-gdst-capable-solutions/< 인증획득기관리스트 >
- KAIST총동문회
- 2026-07-02
동문소식 > 모교 소식 > 연구개발
뇌인지과학과

[연구]몸짓도 언어다… 동물 행동의 의미 읽는 AI 개발

< 김대수 교수 > 생쥐의 몸짓을 단어처럼 읽고 의미를 이해하는 인공지능이 등장했다. 우리 대학 연구진은 행동 데이터를 언어처럼 학습해 자폐 모델 생쥐의 사회적 행동 결함을 스스로 찾아내는 AI 모델 ‘비헤이버트(BehaVERT)’를 개발하며 해석 가능한 뇌과학의 새로운 패러다임을 제시했다.< BehaVERT 파이프라인 전체 개요 > 우리 대학 뇌인지과학과 김대수 교수 연구팀이 동물의 움직임을 언어처럼 읽고 해석하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 1일 밝혔다.연구팀은 생쥐의 골격 움직임을 자연어의 단어에 해당하는 ‘토큰(token)’으로 변환해 학습시키는 방식으로 행동의 의미를 이해하는 AI 모델 ‘비헤이버트'를 구현했다. 이 모델은 별도의 사전 지식 없이도 자폐 모델 생쥐의 핵심 사회행동 결함을 스스로 발견할 수 있음을 확인했다.< 자폐 모델 생쥐의 핵심 사회행동 결함을 스스로 발견한 AI > 이번 연구는 동물 행동을 언어처럼 분석하는 새로운 인공지능 접근법을 제시한 것으로 평가된다. 특히 AI가 단순한 행동 분류를 넘어 행동의 의미를 이해하고 생물학적으로 중요한 단서를 찾아낼 수 있음을 보여줌으로써, 향후 신약 개발과 정신질환 연구, 행동유전학 분야를 위한 차세대 '행동 파운데이션 모델(Behavior Foundation Model)'의 가능성을 열었다.연구팀은 생쥐의 코, 귀, 척추, 사지, 꼬리 등 신체 부위의 골격 좌표를 토큰으로 변환한 뒤 자연어 처리에 널리 사용되는 BERT 기반 트랜스포머 모델에 입력해 학습시켰다. 그 결과 비헤이버트는 단순히 행동을 분류하는 데 그치지 않고, 시간의 흐름 속에서 행동의 의미를 스스로 학습하는 것으로 나타났다.개발된 모델은 사회적 상호작용, 다개체 행동, 3차원 움직임 분석, 자폐 행동 분석 등 다양한 분야의 국제 표준 벤치마크 5종에서 기존 최고 수준의 성능을 뛰어넘었다. 비헤이버트는 자신이 어떤 행동에 주목해 판단을 내렸는지 연구자에게 알려주는 해석 가능성(interpretability)도 갖추고 있다.실험 결과, 모델은 자폐 모델 생쥐(Shank3B 유전자 결손)와 정상 생쥐를 구분하는 과정에서 ‘입과 입을 맞대는 접촉(oral-oral contact)’에 집중하는 것으로 나타났다. 이는 자폐 모델 생쥐가 접근 행동은 정상적으로 수행하지만 실제 사회적 상호작용에는 결함을 보인다는 기존 연구 결과와 정확히 일치한다. 즉, AI가 사전에 생물학적 지식을 학습하지 않았음에도 행동 관찰만으로 자폐 행동의 핵심 특징을 스스로 발견한 것이다.연구팀은 AI가 행동을 단순히 분류하는 것을 넘어 행동의 의미까지 이해하고 있다는 사실도 확인했다. AI 내부에서는 움직임과 주의, 사회성 같은 행동 특성이 체계적으로 정리돼 있었으며, 이는 동물 행동에도 언어와 유사한 의미 구조가 존재할 수 있음을 시사한다.< 연구이미지(AI생성) > 이번 연구에는 또 하나의 의미 있는 도전이 담겨 있다. 제1저자인 신승재 박사를 비롯한 연구진은 모두 생명과학을 전공한 연구자들로, 인공지능을 직접 익혀 행동 분석에 특화된 모델과 학습 전략을 설계했다. 김대수 교수 연구실은 그동안 동물 행동 데이터를 활용한 AI 연구를 수행해 왔으며, 쥐의 행동을 가상공간에 구현하는 ‘아바타(AVATAR)’ 기술을 개발해 ㈜액트노바를 창업한 바 있다.제1저자인 신승재 박사는 “동물의 움직임에도 언어와 같은 구조가 존재할 수 있다는 질문에서 연구가 시작됐다”고 말했다. 연구팀은 사람이 정답을 알려주지 않아도 AI가 행동 데이터만으로 스스로 학습하는 방식을 도입했으며, 쥐의 행동으로 학습한 모델이 생쥐의 행동 분석에도 성공적으로 활용되는 것을 확인했다. 이는 향후 여러 동물 종에 적용 가능한 '행동 파운데이션 모델' 개발 가능성을 보여준다.김대수 교수는 “비헤이버트는 단순히 행동을 분류하는 것을 넘어 행동의 의미까지 이해할 수 있는 새로운 인공지능 모델”이라며 “향후 신약 개발과 정신질환 연구, 행동유전학 등 다양한 생명과학 분야에서 새로운 발견을 이끄는 핵심 연구 도구가 될 것으로 기대한다”고 말했다.이번 연구 결과는 뇌인지과학과 신승재 박사가 제1저자로 참여했으며, 컴퓨터비전 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 International Journal of Computer Vision(IJCV)에 2026년 3월 24일 게재됐다.※ 논문명: BehaVERT: A Transformer-Based Motion Language Model for Decoding Behavioral Semantics in Mice, DOI: 10.1007/s11263-026-02834-y※ 관련 동영상:● BehaVERT — 사회적 행동 분석 시각화 (Investigation & Mount), https://youtu.be/JshCr-ZBQR0● BehaVERT — 사회적 행동 분석 시각화 (Investigation & Attack), https://youtu.be/p9RPhZM__Js● BehaVERT — 자폐 모델 생쥐의 핵심 사회행동을 AI가 스스로 발견하다, https://youtu.be/D6zUyDu3t9I한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하고 한국연구재단이 주관하는 중견연구자지원사업 및 뇌과학선도융합기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
- KAIST총동문회
- 2026-07-02
동문소식 > 모교 소식 > 연구개발
물리학과

[연구]초전도는 어떻게 시작될까… 전자들의 숨은 질서 확인

< 위 (왼쪽부터) 공동1저자 차재훈 박사, 이형근 박사 심상준 석사, 아래 (왼쪽부터) 공동교신저자 이성빈 교수, 한명준 교수, 김용관 교수 > 초전도는 전기가 저항 없이 흐르고 에너지 손실이 거의 없어 양자컴퓨터, 자기부상열차, 차세대 전력망 등 미래 기술의 핵심으로 꼽힌다. 하지만 전자들이 어떤 과정을 거쳐 초전도 상태에 도달하는지는 아직까지 완벽히 밝혀지지 못한 미스터리다. 우리 대학 연구진은 초전도가 시작되기 전 전자들이 먼저 '숨은 질서'를 만든다는 사실을 밝혀냈다. 이번 성과는 초전도의 작동 원리를 이해하고 차세대 초전도체와 양자기술 개발에 중요한 단서를 제공할 것으로 기대된다.우리 대학은 물리학과 김용관·한명준·이성빈 교수 공동연구팀이 차세대 양자물질로 주목받는 카고메 금속(CsV₃Sb₅)에서 초전도가 나타나기 전 전자들이 먼저 '숨은 질서'를 형성한다는 사실을 실험과 이론을 통해 규명했다고 30일 밝혔다.연구팀은 초전도가 시작되기 전 전자들이 먼저 질서를 갖춰 움직인다는 사실을 확인했다. 전자들이 규칙적인 무늬를 만들기 전부터 작은 고리 모양으로 함께 순환하며 '숨은 질서(고리전류 질서)'를 형성한다는 것이다. 이는 초전도가 만들어지기 전 전자들이 어떤 준비 과정을 거치는지를 보여주는 중요한 실험 결과다.카고메 금속은 일본 전통 바구니 문양인 '카고메'처럼 삼각형이 반복되는 원자 구조를 가진 물질이다. 이러한 독특한 구조에서는 전자들이 서로 강하게 영향을 주고받으면서 일반 금속에서는 보기 어려운 다양한 양자현상이 나타난다. 특히 CsV₃Sb₅는 초전도와 전하밀도파가 모두 나타나는 대표적인 물질로, 차세대 양자소재 연구의 핵심 플랫폼으로 꼽힌다.그동안 세계 연구진은 이 물질에서 초전도가 나타나기 전에 또 다른 숨은 전자 질서가 존재하는지를 두고 논쟁을 이어왔다. 일부 실험에서는 시간반전대칭성 깨짐(시간을 거꾸로 되돌려도 같은 물리 현상이 유지되지 않는 것으로, 전자들이 일정한 방향성을 갖고 움직이기 시작했음을 의미)의 흔적이 관측됐다. 하지만 이것이 전자들이 규칙적인 무늬를 만드는 전하밀도파가 생긴 뒤 나타나는 현상인지, 아니면 그보다 먼저 독립적으로 형성되는 숨은 전자 질서인지는 명확하지 않았다.< 카고메 격자 및 격자 내 고리 전류 질서를 나타낸 모식도 (AI 생성) > 연구팀은 이 사실을 확인하기 위해 특별한 빛을 이용했다. 왼쪽으로 도는 빛과 오른쪽으로 도는 빛을 시료에 번갈아 비추고, 그때 물질 밖으로 튀어나오는 전자들의 움직임을 정밀하게 살펴봤다. 쉽게 말해, 빛을 이용해 물질 속 전자들이 어떤 방향으로, 어떤 상태로 움직이는지 들여다본 것이다. 연구팀은 이 과정에서 실험 장치 때문에 생길 수 있는 잡음은 제거하고, 물질 자체에서 나오는 신호만 골라냈다.그 결과, 전자들이 규칙적인 무늬를 만드는 현상인 전하밀도파가 시작되는 온도 약 94K(영하 179℃)보다 훨씬 높은 약 140~145K(영하 133℃)에서 이미 전자들의 움직임에 방향성이 생긴다는 사실을 확인했다. 이는 초전도가 시작되기 훨씬 전부터 전자들이 아무렇게나 움직이는 것이 아니라, 작은 고리 모양으로 함께 돌며 숨은 질서를 만들고 있었다는 뜻이다.연구팀은 온도를 낮추면서 전자들이 변하는 과정을 순서대로 확인했다. 처음에는 전자들이 작은 고리 모양으로 함께 순환하는 고리전류 질서를 만들고, 이어 일정한 간격으로 모여 규칙적인 무늬를 이루는 전하밀도파를 형성한 뒤, 마지막으로 전기가 저항 없이 흐르는 초전도 상태에 도달했다. 이는 전자들이 '고리전류 질서 → 전하밀도파 → 초전도'의 순서로 변화한다는 사실을 보여주는 결과다.연구팀은 이론 계산을 통해서도 실험 결과를 검증했다. 계산 결과, 실험에서 관측된 신호가 실제로 전자들이 작은 고리 모양으로 움직일 때 나타나는 특징과 잘 맞았다. 이는 이번 결과가 단순한 실험 오차가 아니라, 물질 안에서 전자들이 스스로 만든 숨은 질서에서 나온 신호임을 보여준다.이번 연구는 초전도가 만들어지기 전 전자들이 어떤 준비 과정을 거치는지를 보여줬다는 점에서 중요하다. 초전도는 전기가 저항 없이 흐르는 꿈의 기술로 양자컴퓨터, 초저전력 전자소자, 차세대 전력망 등에 활용될 수 있다. 이번 연구는 앞으로 초전도가 왜 생기는지 더 깊이 이해하고, 더 높은 온도에서 작동하는 새로운 초전도체를 개발하는 데 중요한 기초 자료가 될 것으로 기대된다.< 연구 이미지 (AI 생성) > 김용관 교수는 "이번 연구는 초전도가 나타나기 전 전자들이 어떤 순서로 움직이며 숨은 질서를 만드는지를 처음으로 보여준 연구"라며 "초전도가 만들어지는 원리를 이해하고 새로운 초전도 물질을 개발하는 데 중요한 단서를 제시했다"고 말했다.한명준 교수는 "실험 결과가 이론에서 예측한 전자들의 움직임과 정확히 일치한다는 점이 이번 연구의 핵심"이라며 "실험과 이론을 함께 검증해 숨은 전자 질서의 존재를 더욱 명확하게 입증했다"고 말했다.이성빈 교수는 "이번 결과는 전하 고리전류 질서와 전하밀도파가 따로 존재하는 것이 아니라 서로 얽혀 복합적인 양자상태를 만든다는 점을 보여준다"며, "향후 이러한 상전이 계층을 제어하면 새로운 초전도 상태를 설계하는 데 중요한 실마리가 될 것"이라고 설명했다.이번 연구에는 KAIST 물리학과 차재훈·이형근·심상준 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 성과는 물리학 분야 국제 학술지 네이처 피직스(Nature Physics)에 2026년 6월 15일 온라인 게재됐다.※ 논문명: Evidence of time-reversal symmetry breaking above the charge density wave order in a kagome metal, DOI: https://doi.org/10.1038/s41567-026-03331-2본 연구는 우수연구-중견연구 및 가속기인력양성사업 (과기부, 한국연구재단), 한국표준과학연구원, 미 공군과학연구소, 미국 에너지부 기초에너지과학실 등의 지원을 받아 수행됐다.
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전기및전자공학부

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