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기존 약물 개발 방식은 질병을 일으키는 원인이 되는 표적 단백질(예: 암세포 수용체)을 정하고, 그 단백질에 잘 달라붙어 작용을 막을 분자(약물 후보)를 찾는 방식으로 수많은 후보 분자 대상으로 진행하다 보니 시간·비용이 많이 들고 성공 가능성도 낮았다. 우리 대학 연구진이 표적 단백질 정보만 있으면, 사전 정보(분자)가 없어도 딱 맞는 약물 후보를 설계해 주는 AI를 개발해서 신약 개발의 새로운 가능성을 열었다.  우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 결합하는 약물 후보 분자의 사전 정보 없이 단백질의 구조만으로, 그에 꼭 맞는 약물 후보 분자와 그 결합 방식(비공유 결합성 상호작용)까지 함께 설계 및 최적화까지 할 수 있는 인공지능 모델 ‘BInD’를 개발했다고 10일 밝혔다.  이 기술의 핵심은 ‘동시 설계’다. 기존 AI 모델들은 분자만 만들거나, 만들어진 분자와 단백질의 결합 여부만 따로 평가했다. 반면, 이번에 개발된 모델은 분자와 단백질 사이의 결합 방식까지 함께 고려해 한 번에 설계한다. 실제로 단백질과 결합할 때 중요한 요소를 미리 반영하기 때문에, 효과적이고 안정적인 분자를 만들 확률이 훨씬 높다. 이러한 생성 과정은 단백질의 표적 부위에 맞춰 원자들의 종류와 위치, 공유결합과 상호작용을 하나의 생성 과정에서 동시에 만들어내는 과정을 시각적으로 보여준다.  또한, 이 모델은 신약 설계 시 반드시 고려해야 할 여러 요소(예를 들어 분자의 안정성, 물성, 구조의 자연스러움 등)을 동시에 만족시키도록 설계됐다. 기존에는 한두 가지 목표에 집중해 다른 조건을 희생하는 경우가 많았지만, 이번 모델은 다양한 조건을 균형 있게 반영해 실용성을 크게 높였다.  연구팀은 이 AI가 무작위 상태에서 점점 더 정교한 구조를 그려나가는 방식인 ‘확산 모델’을 기반으로 작동한다고 설명했다. 확산 모델은 2024 노벨 화학상을 받은 ‘알파폴드3’의 단백질-약물 구조 생성에서 활용돼 높은 효율성이 입증된 바 있다.  이번 연구에서는 원자가 공간상 어디에 있어야 하는지 좌표를 찍어주는 알파폴드3와 달리 ‘결합 길이’나 ‘단백질-분자 간 거리’처럼 실제 화학 법칙에 맞는 기준들을 알려주는 지식 기반 가이드를 넣어, 생성된 구조가 더 현실적인 결과를 내도록 도왔다. 뿐만 아니라, 연구팀은 한 번 만든 결과 중에서 뛰어난 결합 패턴을 찾아 다시 활용하는 최적화 전략도 적용했다. 이를 통해 추가 학습 없이도 더 뛰어난 약물 후보를 만들어낼 수 있었으며, 특히 암 관련 표적 단백질(EGFR)의 돌연변이에 선택적으로 작용하는 분자도 생성하는 데 성공했다.  또한, 이번 연구는 본 연구팀이 앞서 발표한 단백질에 어떤 분자가 어떻게 결합하는지에 대한 조건을 입력해야만 했던 기존 AI를 한 단계 더 발전시켰다는 점에서도 의미가 깊다.  화학과 김우연 교수는 “이번에 개발한 AI는 표적 단백질에 잘 결합하는 핵심 요소를 스스로 학습하고 이해해, 사전 정보 없이도 상호작용 하는 최적의 약물 후보인 분자를 설계할 수 있다는 점에서 신약 개발의 패러다임을 크게 바꿀 수 있을 것이다”라고 말했다.  이어 “이번 기술은 화학적 상호작용 원리에 기반해 더 현실적이고 신뢰할 수 있는 분자 구조를 생성할 수 있어, 더 빠르고 정밀한 신약 개발을 가능하게 할 것으로 기대한다”라고 강조했다.  우리 대학 화학과 이중원, 정원호 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’(IF=14.1)에 지난 7월 11일 자에 게재됐다. ※ 논문명: BInD: Bond and Interaction-Generating Diffusion Model for Multi-Objective Structure-Based Drug Design ※ DOI: 10.1002/advs.202502702  한편 이번 연구는 한국연구재단과 보건복지부의 지원으로 수행됐다.

메탄은 이산화탄소(CO₂)보다 약 25배 강한 온실가스로, 기후변화 대응에서 가장 시급한 감축 대상 중 하나로 천연가스, 매립지 가스, 축산·폐수 처리 등 다양한 배출원에서 종종 에탄과 혼합된 형태로 존재한다. 천연가스 중 에탄도 큰 비중을 차지하며, 메탄 다음으로 최대 15%까지 포함돼 있다. 우리 연구진이 에탄이 이런 메탄을 에너지원으로 사용하는 ‘편성 메탄산화균’의 대사에 영향을 줘서 메탄을 저감시키고 바이오플라스틱 생산에 활용할 가능성을 제시했다.  우리 대학 건설및환경공학과 명재욱 교수 연구팀이 미국 스탠퍼드 대학교와의 공동연구를 통해, 천연가스의 주요 부성분인 에탄(C2H6)이 ‘편성 메탄산화균(Methylosinus trichosporium OB3b)’의 핵심 대사에 미치는 영향을 규명했다고 7일 밝혔다.  메탄산화균은 산소가 있는 조건에서 메탄을 에너지원으로 사용해 생장할 수 있는 세균으로, 이 중 ‘편성(obligate) 메탄산화균’은 메탄이나 메탄올과 같은 C1 화합물만을 성장 기질로 활용하는 것이 특징이다. 지금까지 이러한 편성 메탄산화균이 비(非)성장 기질인 에탄에 어떻게 반응하는지에 대한 연구는 이뤄지지 않았다.  연구팀은 이번 연구에서는 C2 기질인 에탄이 성장 기질로 사용되지 않음에도 불구하고, 편성 메탄산화균의 메탄 산화, 세포 성장, 생분해성 고분자인 폴리하이드록시부티레이트(Polyhydroxybutyrate, 이하 PHB) 합성 등 주요 대사 경로에 유의미한 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다. 연구팀이 다양한 메탄 및 산소 농도 조건에서 에탄을 첨가해 메탄산화균을 배양한 결과, ▲세포 성장 억제 ▲메탄 소비 감소 ▲PHB 합성 증가의 세 가지 대사 반응이 일관되게 나타났으며, 이러한 변화는 에탄 농도가 증가할수록 더욱 두드려졌다.  이번 연구에 따르면, 에탄은 단독으로는 메탄산화균에서 반응하지 않으며, 세균 역시 에탄만 주어졌을 때는 성장하지 않는다. 그러나 메탄과 함께 존재할 경우, 메탄을 산화하는 핵심 효소 ‘입자상 메탄모노옥시게네이스(pMMO)’를 통해 에탄이 함께 산화되는 ‘동시 산화(co-oxidation)’현상이 관찰됐다.  에탄이 산화되는 과정에서 생성되는 중간 대사산물 ‘아세테이트(acetate)’는 메탄산화균의 세포 성장을 억제하는 동시에, PHB(Polyhydroxybutyrate) 생산을 촉진하는 것으로 나타났다. PHB는 생분해성 바이오플라스틱의 원료로 주목받는 고분자 물질이다. 이러한 작용은 균이 처한 영양 상태에 따라 상반된 양상을 보인다. 영양이 충분한 상태에서는 에탄이 세포 성장에 부정적인 영향을 미치지만, 영양 불균형 상태에서는 오히려 PHB 축적을 유도해 긍정적인 효과를 나타낸다.  한편, 에탄을 첨가했을 때 메탄의 소비량은 감소했지만, 메탄 분해 효소인 pMMO를 구성하는 pmoA 유전자의 발현량에는 유의미한 변화가 없었다. 이는 에탄이 유전자의 전사(transcription) 수준에서는 영향을 미치지 않으며, 대신 효소의 실제 작동 능력(활성 수준)이나 전사 이후 조절 단계에서 영향을 준다는 사실을 입증한다.  연구팀은 에탄이 메탄산화균의 대사 흐름을 간접적으로 조절하는 조절자 역할을 하며, 메탄과 함께 있을 때 의도치 않은 방식으로 세포 성장과 PHB 생산에 영향을 미친다고 분석했다. 명재욱 교수는 “이번 연구는 ‘편성 메탄산화균’이 단일 기질 환경이 아닌 에탄과의 복합 기질 조건에서 어떻게 대사적으로 반응하는지를 체계적으로 규명한 최초의 사례”라며, “에탄과 같은 비성장 기질이 메탄 대사와 생분해성 고분자 생산에 미치는 영향을 밝힘으로써, 생물학적 메탄 저감 기술뿐 아니라 바이오플라스틱 생산에도 새로운 가능성을 제시한다”라고 전했다.  건설및환경공학과 박사과정 박선호 학생이 제1 저자인 이번 연구는 환경미생물학 및 생명공학 분야의 권위 있는 미국미생물학회(American Society for Microbiology) 학회지인 국제 학술지 응용 환경미생물학(Applied and Environmental Microbiology)에 7월 10일 자로 게재됐다. ※ 논문명: Non-growth substrate ethane perturbs core methanotrophy in obligate methanotroph Methylosinus trichosporium OB3b upon nutrient availability (저자 정보 : 박선호(KAIST, 제1 저자), Chungheon Shin(Standford University), Craig S. Criddle (Standford University), 명재욱(KAIST, 교신저자) 총 4명) ※ DOI: 10.1128/aem.00969-25  한편, 이번 연구는 한국연구재단, 국토교통부, 해양수산부의 지원을 받아 수행됐다.

접힘 구조는 로봇 설계에서 직관적이면서도 효율적인 형상 변형 메커니즘으로 활용되며, 우주·항공 로봇, 유연 로봇, 접이식 그리퍼(손) 등 다양한 응용이 시도되고 있다. 그러나 기존의 접힘 메커니즘은 접는 위치(hinge)나 방향이 사전에 고정돼 있어, 환경과 작업이 바뀔 때마다 구조를 새로 설계·제작해야 하는 한계가 있었다. 한국 연구진이 실시간으로 현장에 따라 프로그래밍하는‘접이식 로봇 시트 기술’을 개발해 로봇의 형태 변화 능력을 획기적으로 향상함으로써, 향후 로봇 공학 분야에 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대된다.  우리 대학 기계공학과 김정 교수, 박인규 교수 공동 연구팀이 형상을 실시간으로 프로그래밍할 수 있는 로봇 시트 원천 기술(field-programmable robotic folding sheet)을 개발했다고 6일 밝혔다.  이번 기술은 ‘필드 프로그래밍(field-programmability)’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(genetic algorithm) 및 심층 신경망(deep neural network)을 결합한 소프트웨어를 통해 사용자가 원하는 접힘 위치와 방향, 강도를 소프트웨어적으로 입력하면, 스스로 가열·냉각을 반복하며 정확한 형상을 만들어낸다.  특히, 온도 분포에 대한 폐루프 제어(closed-loop control)를 적용해 실시간 접힘 정밀성을 향상하고, 환경 변화로 인한 영향을 보정했으며, 열 변형 기반 접힘 기술이 지니던 느린 반응 속도 문제도 개선했다.  이러한 형상의 실시간 프로그래밍은 복잡한 하드웨어 재설계 없이도 다양한 로봇의 기능성을 즉석에서 구현할 수 있게 했다는 데에 의미가 있다.  실제로 연구팀은 단일 소재로 다양한 물체 형상에 맞춰 어떻게 잡을지 결정하는 파지(grasping) 전략을 바꿔가며 적용할 수 있는 적응형 로봇 손(그리퍼)를 구현했고, 동일한 ‘로봇 시트(얇고 유연한 형태의 로봇)’를 바닥에 두어 보행하거나 기어가게 하는 등 생체 모방적 이동 전략을 선보였다. 이를 통해 환경 변화에 따라 스스로 형태를 바꾸는 환경 적응형 자율 로봇으로의 확장 가능성도 제시했다. 김정 교수는 “이번 연구는 자기 몸을 바꾸면서 똑똑하게 움직이는 기술 즉, 형상 자체가 지능이 되는‘형상 지능(morphological intelligence)’구현에 한 걸음 다가간 사례로 평가된다. 향후 더 높은 하중 지지와 빠른 냉각을 위한 소재·구조 개선, 배선 없는 일체형 전극에도 다양한 형태·크기로의 확장 등을 통해 재난 현장 대응 로봇, 맞춤형 의료 보조기기, 우주 탐사 장비 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 차세대 피지컬 AI 플랫폼으로 발전시킬 계획이다”라고 말했다. 우리 대학 박현규 박사(現 삼성전자 삼성종합기술원)와 정용록 교수(現 경북대학교)가 공동 제1 저자인 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’에 2025년 8월 온라인판에 출판됐다. ※논문명: Field-programmable robotic folding sheet ※DOI: https://www.nature.com/articles/s41467-025-61838-3 한편 이번 연구는 한국연구재단(과학기술정보통신부)의 지원을 받아 수행됐다.

회의실에 여러 사람이 동시에 모여 회의하는 경우처럼, 다수의 객체가 동시에 상호작용하는 고차원 상호작용(higher-order interaction)은 다양한 분야에서 발생하며, 실세계의 복잡한 관계를 담고 있다. 하지만 기술적 제약으로 인해 많은 분야에서는 주로 개별 쌍 간의 저차원 정보만 수집돼, 전체 맥락이 손실되고 활용에 제약이 따랐다. KAIST 연구진이 이처럼 불완전한 정보만으로도 고차원 상호작용을 정밀하게 복원*하는 AI ‘마리오(MARIOH)’를 개발하며, 소셜 네트워크, 뇌과학, 생명과학 등 다양한 분야에서 혁신적 분석 가능성을 열었다. *복원: 사라지거나 관측되지 않은 원래 구조를 추정/재구성하는 것  우리 대학 김재철AI대학원의 신기정 교수 연구팀이 저차원 상호작용 정보만으로 고차원 상호작용 구조를 높은 정확도로 복원할 수 있는 인공지능 기술인 ‘마리오(이하 MARIOH, Multiplicity-Aware Hypergraph Reconstruction)’를 개발했다고 5일 밝혔다.  고차원 상호작용 복원이 어려운 이유는 동일한 저차원 상호작용 구조로부터 파생될 수 있는 고차원 상호작용의 가능성이 무수히 많기 때문이다.  연구팀이 개발한 MARIOH의 핵심 아이디어는 저차원 상호작용의 다중도(multiplicity) 정보를 활용해, 해당 구조로부터 파생될 수 있는 고차원 상호작용의 후보 수를 획기적으로 줄이는 데 있다.  더불어, 효율적인 탐색 기법을 통해 유망한 상호작용 후보를 신속하게 식별하고, 다중도 기반의 심층 학습 기술을 활용해 각 후보가 실제 고차원 상호작용일 가능성을 정확하게 예측한다. 연구팀은 10개의 다양한 실세계 데이터 셋을 대상으로 한 실험 결과, MARIOH는 기존 기술 대비 최대 74% 높은 정확도로 고차원 상호작용을 복원하는 데 성공했다.  예를 들어, 논문 공저 관계 데이터(출처: DBLP)에서는 98% 이상의 복원 정확도를 달성해, 약 86% 수준에 머무는 기존 기술을 크게 앞질렀다. 또한, 복원된 고차원 구조를 활용할 경우, 예측, 분류 등 다양한 작업에서의 성능이 향상되는 것으로 나타났다. 신기정 교수는 “MARIOH는 단순화된 연결 정보 정보에만 의존하던 기존 접근에서 벗어나, 실제 세계의 복잡한 연결 관계를 정밀하게 활용할 가능성을 열어 준다”라며, “단체 대화나 협업 네트워크를 다루는 소셜 네트워크 분석, 단백질 복합체나 유전자 간 상호작용을 분석하는 생명과학, 다중 뇌 영역 간 동시 활동을 추적하는 뇌과학 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다. 김재철AI대학원의 이규한 석박통합과정(現 GraphAI 소프트웨어 엔지니어)과 이건 석박사통합과정, 신기정 교수가 저자로 참여한 이번 연구는 지난 5월에 홍콩에서 열린 제41회 IEEE 국제 데이터공학 학회(IEEE International Conference on Data Engineering, IEEE ICDE)에서 발표됐다. ※논문명: MARIOH: Multiplicity-Aware Hypergraph Reconstruction ※DOI: https://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/ICDE65448.2025.00233  한편, 이번 연구는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 ‘EntireDB2AI: 전체 관계형 데이터베이스를 종합적으로 활용하는 심층 표현 학습 및 예측 원천기술과 소프트웨어 개발’ 과제와 한국연구재단의 지원을 받은 ‘그래프 파운데이션 모델: 다양한 모달리티 및 도메인에 적용 가능한 그래프 기반 기계 학습’과제의 성과다.

임신 중 엄마 몸에 생긴 염증이 아이에게 알레르기를 잘 일으키게 한다는 사실은 이미 잘 알려져 있다. 최근 우리 연구진이 태반내 염증이 태아의 면역 체계에 영향을 주고, 출생 후 아이가 과도한 알레르기 반응을 보이게 된다는 사실을 세계 최초로 규명했다. 이번 연구는 소아 천식 등 알레르기 질환을 조기 예측하고 예방할 수 있는 새로운 가능성을 제시했다.  우리 대학 생명과학과 이흥규 교수 연구팀이 임신 중 발생한 염증이 태반을 통해 태아의 스트레스 반응 조절 시스템에 영향을 미치고, 그 결과 T세포(후천성 면역계에서 핵심 세포)의 생존과 기억 능력이 증가해 아이가 태어난 후 알레르기 반응이 더 강해질 수 있다는 사실을 규명했다고 4일 밝혔다.  연구팀은 임신 중 과도한 염증 유발한 생쥐 실험을 통해 입증했다. 우선 면역계에서 염증 반응을 유도하는 대표적인 물질로 알려진 독소 성분인 ‘LPS(리포폴리사카라이드)’를 생쥐에게 주입해 몸에 염증 반응이 일어나도록 만들었고, 이로 인해 태반에도 염증이 발생했다. 이에 태반 조직은 염증 반응으로 인해‘종양괴사인자 알파(TNF-α)’라는 신호 물질이 증가했고, 이 물질이 ‘호중구*’라는 면역세포를 활발하게 만들면서 태반에 염증성 손상을 일으킨 것으로 확인됐다. *호중구: 우리 몸에서 가장 많은 비율(40~75%)을 차지하는 백혈구이며, 선천 면역에 중요한 역할과 체내로 침입하는 박테리아나 진균 등을 잡아죽이는 역할을 함  이 손상은 태아에게 스트레스를 주는 결과를 가져왔고, 이에 따라 스트레스 호르몬(글루코코르티코이드)이 많이 분비되면서 태아의 면역 체계에 중요한 변화를 유도했다. 그 결과, 태아의 T세포(면역 기억을 담당하는 세포)가 더 오래 살아남고, 기억 기능이 더 강해졌다. 특히, 이런 과정을 거쳐 만들어진 기억 T세포는 출생 후 항원에 반복적으로 노출될 때 과도한 알레르기 반응을 일으켰다. 실제로 집먼지진드기 ‘알레르겐’을 생쥐의 기도에 노출했을 때, 알레르기와 천식 반응에 중요한 면역세포가 증가하는 강한 호산구성 염증 반응과 면역이 과도하게 활성화되는 것이 관찰됐다. 이흥규 교수는 “이번 연구는 임신 중 엄마의 염증 반응이 태반을 통해 태아의 알레르기 면역 체계에 어떤 영향을 주는지를 세계 최초로 규명한 것”이라며, “앞으로 소아 알레르기 질환을 조기에 예측할 수 있는 바이오마커 개발과 예방 전략 마련에 중요한 과학적 근거가 될 것”이라고 밝혔다.  이번 연구의 제1 저자는 우리 대학 의과학대학원 권명승 박사(現 건양대학교 병원 산부인과 부인종양학 임상강사)이며, 연구 결과는 점막면역학 분야의 권위 학술지인 ‘뮤코잘 이뮤놀로지(Mucosal immunology)’에 지난 7월 1일 자 게재됐다. ※논문 제목: Placental inflammation-driven T cell memory formation promotes allergic responses in offspring via endogenous glucocorticoids ※DOI: https://doi.org/10.1016/j.mucimm.2025.06.006  한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 개인기초연구사업 및 바이오의료기술개발사업의 일환으로 수행됐다.

우리 대학은 삼성리서치 김태수 상무가 이끄는 전기및전자공학부 윤인수 교수 연구팀이 POSTECH, 조지아공과대학교(Georgia Tech) 연구진과 함께 구성한 연합팀 ‘팀 애틀랜타(Team Atlanta)’가 8월 8일(현지 시각) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 해킹 콘퍼런스‘DEF CON 33’에서, 미국 국방고등연구계획국(DARPA) 주관‘AI 사이버 챌린지(AIxCC)’에서 최종 우승을 차지했다고 9일 밝혔다.  이번 성과로 팀은 미화 400만 달러(약 55억 원)의 상금을 수상하며, 인공지능 기반 자율 사이버 방어 기술의 우수성을 세계 무대에서 입증했다. AI 사이버 챌린지(AIxCC)는 DARPA와 미국 보건첨단연구계획국(ARPA-H)이 공동 주관하는 2년간의 글로벌 경연으로, 인공지능 기반 CRS를 활용해 소프트웨어의 취약점을 자동 분석·탐지·수정하는 능력을 겨룬다. 대회 총상금은 2,950만 달러이며, 최종 우승팀에는 400만 달러가 수여된다.  대회 결선에서 팀 애틀랜타는 총점 392.76점을 기록해, 2위 Trail of Bits를 170점 이상 차이로 따돌리며 압도적인 성적으로 정상에 올랐다. 팀 애틀랜타가 이번 대회를 통해서 개발한 사이버 추론 시스템(CRS, Cyber Reasoning System)은 대회에서 투입된 다양한 유형의 취약점을 자동으로 탐지하고 상당수를 실시간 패치하는데 성공했다.  결선에 진출한 7개 팀은 총 70개의 인위적(injected) 취약점 중 평균 77%를 발견하고, 그 중 61%를 패치했다. 또한 실제 소프트웨어에서 알려지지 않은 취약점 18건을 추가로 찾아내 AI 보안 기술의 잠재력을 입증했다. 우승팀을 포함한 모든 CRS 기술은 오픈소스로 제공될 예정이며, 병원·수도·전력 등 핵심 인프라 보안 강화에 활용될 전망이다.  팀 애틀랜타의 우리 대학 전기및전자공학부 윤인수 교수는 “엄청난 성과를 이루게 되어 매우 기쁘다. 이번 성과는 한국의 사이버 보안 연구가 세계 최고 수준에 도달했음을 보여주는 쾌거이며, 한국 연구진의 역량을 세계 무대에 보여주게 되어 뜻깊었다”라며, “앞으로도 AI와 보안 기술의 융합을 통해 국가와 글로벌 사회의 디지털 안전을 지키는 연구를 지속하겠다”고 밝혔다. 이광형 우리 대학 총장은 “이번 우승은 KAIST가 미래 사이버 보안과 인공지능 융합 분야에서 세계적인 선도 기관임을 다시 한번 입증한 사례”라며, “우리 연구진이 세계 무대에서 당당히 경쟁하고 성과를 창출할 수 있도록 전폭적인 지원을 이어가겠다”고 말했다.

우리 대학 산업디자인과 박현준 교수 연구팀인 ‘무브랩(Move Lab)’이 차세대 웨어러블 로봇 디자인 ‘엔젤로보틱스 WSF1 비전 콘셉트(VISION Concept)’로 세계적 권위를 자랑하는 ‘2025 레드닷 디자인 어워드(Red dot Design Award)’에서 디자인 콘셉트-프로페셔널(Design Concept-Professional) 부문 ‘베스트 오브 더 베스트(Best of the Best)’를 수상했다고 8일 밝혔다.  독일의 ‘레드닷 디자인 어워드’는 세계에서 가장 잘 알려진 디자인 공모전 중 하나로, 독일 iF 디자인 어워드, 미국 IDEA와 함께 세계 3대 디자인 어워드로 꼽힌다. ‘베스트 오브 더 베스트(Best of the Best)’상은 해당 부문에서 최고의 디자인에 수여되는 상으로, 레드닷 어워드 전체 수상작 중에서도 극히 일부의 최상위(상위 1% 이내) 디자인에만 주어지는 상이다. 박현준 교수팀은 2024년 사이배슬론 금메달, 2025 iF 디자인 어워드를 수상한 ‘워크온슈트F1 프로토타입’의 사용자 친화형으로 후속 개발한 작품으로, 이번 2025 레드닷 디자인 어워드에서 최우수상에 해당하는 ‘베스트 오브 더 베스트’를 수상하는 영예를 안았다. 이번 수상작은 우리 대학 기계공학과 공경철 교수가 창업한 ㈜엔젤로보틱스와의 산학협력 결과물로, 하지마비가 있는 장애인이 일상적인 사용 환경에서 사용할 수 있는 차세대 웨어러블 로봇(초개인형 이동수단)의 모습을 제안한 콘셉트 디자인이다.  연구팀은 ㈜엔젤로보틱스의 고도화된 엔지니어링 플랫폼을 직관적이고 감성적인 사용자 중심 경험으로 전환하는 데 집중했으며, 기능성과 심미성, 그리고 사회적 포용성을 동시에 갖춘 디자인 솔루션을 구현했다. WSF1 비전 콘셉트는 기계공학과 공경철 교수의 연구실 엑소랩(Exo Lab)에서 구현한 혁신적인 기능들인 ▲로봇이 사용자를 스스로 찾아가는 자율 접근 기능 ▲사용자가 앉은 자리에서 혼자 장착할 수 있도록 설계된 프론트 로딩 메커니즘 ▲12개의 강력한 토크 액추에이터와 최신 제어 알고리즘을 통해 구현된 다방향 보행 기능 ▲AI 비전 기술을 포함하고 있다. 이와 함께 내비게이션과 전 방향 시야를 제공하는 다중 시각 디스플레이 시스템을 통해 사용자에게 더욱 안전하고 편리한 이동 경험을 제공한다.  강인하면서도 유려한 실루엣은 기존 웨어러블 로봇에서 볼 수 없던 비례와 면, 디테일의 완성도를 추구한 디자인 과정을 통해 이뤄졌다. 특별히 로봇의 힙 조인트부터 허벅지 전체를 감싸는 패브릭 소재 커버는 패셔너블한 운동복처럼 착용자의 자존감과 개성을 존중하는 스타일 요소이자 착용자가 심리적으로 안전하게 로봇과 교감하고 일반인들과 어우러질 수 있는 장치로, 기능과 형태가 조화된 착용형 로봇의 새로운 미학을 제시하고 있다. 산업디자인학과 박현준 교수는 이번 수상에 대해 “기술과 심미성, 인간 중심 혁신을 통해 고도의 기술 솔루션을 사용자에게 쉽고, 즐겁고 멋진 경험으로 풀어내는 데 집중하고 있다”라며, “이번 WSF1 비전 콘셉트는 ‘기술로 인간의 능력을 재창조한다'는 ㈜엔젤로보틱스의 비전을 바탕으로 기존 웨어러블 로봇의 틀에서 벗어나 사용자의 삶에 존엄성과 독립성, 새로운 스타일을 더하는 디자인 경험을 전달하고자 했다”라고 소감을 밝혔다. 한편, WSF1 비전 컨셉의 실물 모형은 오는 8월 30일부터 11월 2일까지 ‘포용지덕(包容之德)’을 주제로, 디자인 언어를 통한 포용성 있는 미래 사회 디자인의 역할을 선보이는 2025 광주디자인비엔날레 미래관에서 공개될 예정이다.  ※관련 무브랩 디자인 등 참고사이트: www.movelab.design, www.instagram.com/movelab.design

기계공학과 구승범 교수 연구팀이 지난 7월 스웨덴 스톡홀름에서 개최된 제30회 국제생체역학회(International Society of Biomechanics, ISB) 학술대회에서 Clinical Biomechanics Award를 수상했다. 제1 저자인 박사과정 오정석 군이 Plenary 강연을 했다. 본 연구는 삼성서울병원 정형외과 왕준호 교수 연구팀과의 공동 연구로 수행됐다.  이번 연구에서는 정상 성인 10명과 전방십자인대(ACL) 파열 후 전외측인대(ALL)를 포함한 재건술을 받은 환자 10명을 대상으로, 고속 이중 평면 엑스선 영상과 3차원 관절 운동 분석을 통해 보행 시 무릎 관절의 운동을 정밀하게 측정하였다. 분석 결과, 환자군에서는 정상군에 비해 과도한 전방 이동 및 내측 회전 운동이 나타났으며, 이는 수술 이후에도 정상적인 관절 접촉 운동이 완전히 회복되지 않았음을 시사한다. 이러한 결과는 해당 환자군에서 빈번히 보고되는 조기 슬관절 골관절염의 발생 메커니즘을 설명할 수 있는 중요한 근거를 제시한 것이다. 국제생체역학회는 2년마다 개최되며, 60년 이상의 역사를 지닌 생체역학 분야 세계 최대 규모의 학술대회다. 이번 제30회 대회에는 전 세계 46개국에서 약 1,600명의 연구자가 참가했고, 총 1,400여 편의 연구가 발표됐다. Clinical Biomechanics Award는 제출된 초록 중 상위 평가를 받은 5편에 대해 전체 논문 제출을 요청한 후, 학문적 우수성과 임상적 영향력을 기준으로 심사하여 최종 1편에 수여되는 영예로운 상이다. 수상 논문은 Clinical Biomechanics 저널에 게재되며, 수상자에게는 상금과 함께 학회 기간 중 Plenary 강연 기회가 제공된다.  구승범 교수팀과 왕준호 교수팀은 2019년부터 2023년까지 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아, 트레드밀 위를 걷는 환자의 무릎 관절을 실시간으로 추적하고 고속 이중 평면 엑스선 영상을 연속 촬영할 수 있는 시스템을 공동 개발했다. 이 시스템은 관절의 3차원 운동을 정밀하게 재구성하는 자체 소프트웨어와 함께 식품의약품안전처의 임상시험 승인을 거쳐 삼성서울병원에 설치되었으며, 슬관절 인대 손상 및 수술 환자들의 비정상적 관절 운동 양상을 정량적으로 분석하는 데 활용되고 있다.  또한, 본 연구의 제1저자인 박사과정 오정석 군은 본 학술대회에서 David Winter Young Investigator Award의 최종 후보자(Finalist) 5인 중 한 명으로 선정돼, 해당 어워드 세션에서 발표를 진행했다. 본 상은 젊은 연구자들의 연구 역량을 격려하고 생체역학 분야의 미래를 이끌 인재를 발굴하기 위해 제정된 것으로, 세계 각국에서 선발된 우수한 박사과정 학생들이 치열한 경쟁을 펼치는 명예로운 무대다.

우리 대학은 오는 8월 15일, 대통령실이 주관하는 '국민임명식' 행사에 KAIST 설립에 중추적 역할을 한 나정웅 전기및전자공학부 명예교수와 권원기 전 과학기술처 차관이 특별 초청 인사로 선정됐다고 6일 밝혔다.  대통령실은 '국민임명식'에 총 8개 카테고리로 특별 초청 인사를 선정했다.  초청 대상에는 △1945년생 ‘광복둥이’와 1971년 KAIST 설립을 주도한 관계자 △애국지사·독립유공자·국가유공자 △파독 및 중동 근로자 △AI 산업 관련 인재 △지역소멸 위기 지역 주민 △K-컬처를 이끄는 주역 △군인·소방관·경찰관, 순직 공무원 및 사회적 참사 유가족 △경제·과학·문화·예술 분야의 미래 유망주 등이 포함된다.  KAIST는 설립의 역사성과 국가 과학기술 발전에 대한 상징적 의미를 고려해, 1971년 교수로 부임해 전기및전자공학부 설립을 주도한 나정웅 명예교수와 초대 설립 추진 실무 책임자였던 권원기 전 차관을 추천했으며, 두 인물 모두 특별 초청 명단에 공식 포함됐다.  '국민 임명식' 관련 대통령실 브리핑 (2025.07.28) https://www.president.go.kr/newsroom/briefing/grehGMuP

우리 대학 건설및환경공학과 황선우 석박사통합과정생(지도교수 명재욱)이 독일의 과학기술기업 머크(Merck KGaA)에서 주관하는 글로벌 혁신 대회 ‘2025 머크 이노베이션 컵(Merck Innovation Cup)’에 국내 기관 소속 유일 출전자로 참가해 준우승(Runner-up)을 차지했다고 1일 밝혔다.  머크 이노베이션 컵(Merck Innovation Cup)은 머크(Merck KGaA)가 2011년부터 매년 개최해 온 과학기술 분야 글로벌 혁신 프로그램으로, 전 세계 대학원생 및 박사후연구원을 대상으로 지원을 받는다.  이번 대회에서 두 단계의 전형(1차: 커버레터, 이력서, 연구성과 기반 서류 평가, 2차: 제안서 평가)을 통해 1% 미만의(작년 기준*) 낮은 합격률 속에 총 42인의 최종 참가자가 선발됐다. 최종 참가자는 사업 아이디어 경쟁 및 공동연구 네트워크 형성의 기회를 얻으며, 모든 경비는 머크로부터 지원받는다. *머크를 통해 공식 공개되지 않아 작년 합격률을 참고하였음 https://www.imperial.ac.uk/news/255513/merck-innovation-cup-winner-runner-up/ 올해 대회는 7월 19일부터 25일까지 독일 루프트한자 제하임 컨퍼런스 호텔에서 강의 및 팀별 프로젝트가 진행되었다. 최종 발표, 심사 및 시상식은 마지막 날인 25일 다름슈타트(Darmstadt)에 위치한 머크 본사에서 진행됐다.  대회 결과, 총 7팀 중 스마트 제조(Smart Facturing)팀이 1위(Winner), 녹색(친환경) 화학(Green Chemistry)팀이 2위(Runner-up), 신약 개발(Drug Discovery)팀이 3위(Runner-up 2)를 차지해 수상했다.  올해는 ▲디지털 헬스케어(Digital Health) ▲신약개발(Drug Discovery) ▲녹색(친환경) 화학(Green Chemistry) ▲신경모사 인공지능 추론 가속(Neuro-inspired AI Inference Acceleration) ▲신경과학 및 면역학(Neuroscience & Immunology) ▲종양학(Oncology) ▲스마트 제조(Smart Facturing)의 총 7개 주제 영역에 대해 각 팀당 6인, 총 42인이 글로벌 규모로 선발됐다. 우리 대학 황선우 석박사통합과정생은 국내 기관 소속 유일 출전자이자 수상자로, 녹색(친환경) 화학(Green Chemistry) 소속으로 참가했다.  황 박사과정생이 포함된 녹색(친환경) 화학팀은 베를린자유대(독일), 소피아대(불가리아), 옥스퍼드대(영국), 하이델베르크대(독일) 박사과정 학생들로 구성되었고, 동문 멘토(Alumni coach)로 스테이시 파이바(Stacey Paiva) (現 네이처 케미스트리(Nature Chemistry)의 수석 편집자, 2019년도 참가)의 지도하에, 머크의 자체 화학 설계 소프트웨어인 ‘신시아(Synthia®)’에 환경친화적인 화학 합성을 위한 국제적 지침인 ‘녹색화학원칙(12 Principles of Green Chemistry)’을 도입하는 혁신적 도구를 설계했다.  해당 제안은 신시아(Synthia®)의 화학 산업 내 유해 부산물 최소화, 지속가능한 화학 공정, ESG 전략과 기술 경쟁력 강화를 유도할 수 있는 실질적 대안으로 평가됐으며, 혁신성과 머크 사업 전략과의 적합성 측면에서 높은 평가를 받아 최종 준우승을 차지했다. 수상팀에게는 5,000유로의 상금이 수여됐다. ※ Winner - 20,000 유로, Runner-up - 5,000 유로, Runner-up2 - 3,000 유로 대회 기간 동안 참가자들은 사업 아이디어 개발 및 국제 네트워킹 외에도, 각 분야의 저명인사 및 머크 임직원이 진행하는 특강, 야외 스포츠 활동 등 다양한 프로그램에 참여했다. 특히 사업 아이디어 구상 과정에서는 머크 내부의 분야별 사업 책임자들과 직접 의견을 교환하며, 실제 사업 진행 방식, 향후 전략, 제안 아이디어의 실현 가능성 등에 대해 깊이 있는 논의를 진행하는 기회가 주어졌다. 대회 종료 후, 독일 머크(Merck KGaA)의 미국·캐나다 법인인 밀리포어시그마의 혁신기술그룹(MilliporeSigma Technology Pioneering Group)의 기술리더인 윌렘 쿨스 박사(Willem Kools, PhD)는 이메일을 통해 “이번 사업 제안은 매우 인상적이었으며, 이 아이디어는 머크에도 큰 도움이 될 것으로 기대한다”며, “앞으로 더 많은 KAIST 학생들이 이 프로그램에 적극 지원할 수 있도록 널리 소개해 주길 바란다”는 뜻을 전했다.  황선우 학생은 “세계 각국의 우수한 연구자들과 함께 팀을 이루어 협력하고, 실제 산업 문제 해결을 고민할 수 있었던 것은 매우 값진 경험이었다”며, “KAIST에서 배운 학문적 토대와 연구 경험이 실제 글로벌 기술 혁신 무대에서 통할 수 있다는 자신감을 얻었다”고 소감을 전했다.  한편, 머크(Merck KGaA)는 독일 다름슈타트에 본사를 두고 있는 전 세계 70개국 이상 지사를 둔 세계적인 과학기술 기업으로, 1668년에 설립돼 350년 이상의 역사를 가진 세계에서 가장 오래된 제약·화학 기업 중 하나다. 주요 사업 분야는 헬스케어, 생명과학, 일렉트로닉스(반도체 소재 포함) 등이다.

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