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뉴랜지스터(Neuransistor)는 ‘뉴런(Neuron) + 트랜지스터(Transistor)’의 합성어로 뇌의 뉴런 특성을 구현하는 트랜지스터라는 의미로 만들어진 새로운 용어이다. 이는 뇌 속 신경세포(뉴런)의 흥분과 억제 반응을 모방하여 시간에 따라 달라지는 정보를 스스로 처리하고 학습할 수 있는 차세대 인공지능 하드웨어의 핵심 반도체 소자다. KAIST 연구진이 뉴랜지스터의 개념을 제시하고 최초로 뉴랜지스터를 개발하는데 성공했다. 우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 시간에 따라 변화하는 정보를 효과적으로 처리할 수 있는 액체 상태 기계(Liquid State Machine, 이하 LSM)*의 하드웨어 구현을 가능케 하는 뉴랜지스터 소자 개발에 성공했다. * 액체상태 기계(LSM): 생물학적 신경망의 동적 특성을 모사해, 시간에 따라 변화하는 입력 데이터를 처리하는 스파이킹 뉴럴 네트워크 모델  현재의 컴퓨터는 동영상과 같이 시간 흐름에 따라 변하는 데이터인 시계열 데이터를 분석하는데 복잡한 알고리즘을 사용하며, 이는 매우 많은 시간과 전력 소모를 필요로 했다.  김경민 교수 연구팀은 이러한 난제를 해결하며 뇌 속 뉴런처럼 흥분하거나 억제되는 반응을 전기 신호만으로 동시에 구현하여 시계열 데이터의 정보 처리에 특화된 단일 반도체 소자를 새롭게 설계했다.  해당 소자는 산화 티타늄(TiO2)과 산화 알루미늄(Al2O3)이라는 두 산화물층을 쌓아 만든 구조로, 두 층이 맞닿는 계면에서는 전자가 자유롭게 빠르게 이동하는 이차원 전자가스(2DEG)** 층이 형성된다. 그리고, 이 층의 양 끝에는 흥분성 및 억제성 신호에 모두 반응하는 뉴런형 소자가 연결되어 있다.  **2DEG(Two-Dimensional Electron Gas): 계면에서 전도성이 우수한 전자 층이 형성되는 현상으로, 높은 이동도와 빠른 응답속도를 제공함 이러한 독특한 구조 덕분에 뉴랜지스터는 게이트 전압의 극성에 따라 소스와 드레인 간에 흥분성(EPSP) 또는 억제성(IPSP) 반응을 선택적으로 구현할 수 있다. 이 소자는 또한 기존 LSM 구현에서 필수적이었던 복잡한 입력 신호 전처리 과정(마스킹)도 간단히 해결했다. 기존에는 '마스킹' 기능 구현이 매우 복잡했으나, 뉴랜지스터는 소스 전극에 가해지는 전압을 조절함으로써 간단하게 마스킹 기능을 구현하고, 시계열 입력 신호를 다차원의 출력 정보로 정확하게 변환하였다. 또한, 높은 내구성과 소자 간의 균일성도 확보해 실용성도 역시 뛰어났다. 연구팀은 뉴랜지스터를 기반으로 복잡한 시계열 데이터를 처리하는 ‘두뇌형 정보처리 시스템’인 LSM을 구현하였다. 실험 결과, 뉴랜지스터를 활용하는 경우 기존의 방식보다 10배 이상 낮은 오차율과 높은 예측 정확도를 기록했고, 학습 속도도 더 빨라졌다. 김경민 교수는 “이번 연구는 인간 뇌의 신호 처리 방식과 유사한 구조를 실제 반도체 소자로 구현했다는 데 큰 의의가 있다”며 “이 기술은 향후 뇌신경 모사형 AI, 예측 시스템, 혼돈 신호 제어 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 전했다. 이번 연구는 신소재공학과 정운형 박사, 김근영 박사가 공동 제1 저자로 참여했으며, 재료 분야 세계적 권위의 국제 학술지 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials, IF: 27.4)’에 2025년 4월 8일 字 게재됐다.  (논문명: A Neuransistor with Excitatory and Inhibitory Neuronal Behaviors for Liquid State Machine, DOI: 10.1002/adma.202419122) 한편, 이번 연구는 나노종합기술원, 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다. 

수학에서는 도형을 분류할 때 구멍(genus)의 개수를 기준으로 삼기도 한다. 예를 들어, 구멍이 하나 있는 도넛(torus)은 구멍이 없는 구(sphere)와는 구분되지만, 머그컵과는 같은 부류에 속한다. 구멍의 개수처럼 도형을 구부리거나 늘이는 연속적인 변형에도 변하지 않는 성질을 위상적 성질이라 하며, 위상수학에서는 이러한 성질을 기준으로 도형을 구분한다.  이와 유사하게, 음향 양자 결정(phononic crystal)도 파동 특성이 갖는 위상적 성질에 따라 분류가 가능하다. 예를 들어, 1차원 음향 양자 결정은 Zak 위상이 0인 구조와 π인 구조로 구분할 수 있다.  우리 대학 기계공학과 전원주 교수 연구팀이 메타물질의 파동적 특성 관점에서 “도넛 구멍의 개수가 꼭 자연수여야만 할까?"라는 질문을 바탕으로, 위상적 성질이 0이나 π로 양자화된 기존 분류 체계를 넘어, 0과 π 사이의 비양자화된 성질을 갖는 메타물질을 개발하였다. 이러한 비양자화된 위상적 성질의 도입은, 그동안 학계의 난제로 꼽히던 파장 대비 매우 작은 크기의 음향 양자 결정으로 파동 에너지를 제어하는 문제를 해결하는 데 중요한 실마리가 되었다. 더 나아가, 비양자화된 Zak 위상을 원하는 값으로 자유자재로 조정함으로써, 메타물질 내 집속되는 파동의 주파수를 조절할 수 있다. 이를 통해 목표 주파수의 파동을 제어하거나, rainbow trapping과 같이 파동 에너지를 주파수별로 원하는 위치에 집속할 수 있게 되었다 (그림 1(b) 참고). 전원주 교수 연구팀은 연구실 핵심 기술 중 하나인 ‘음향 블랙홀 기반의 포노닉 빔 설계 기술’을 위상 절연체(topologial insulator) 분야에 활용하여 연구 성과를 이끌어냈다. 전원주 교수는 “양자화된 Zak 위상 개념 위주로 연구되던 기존 메타물질 설계 방식을 넘어, 비양자화된 Zak 위상을 갖는 구조를 개발함으로써 주파수와 집속 위치 관점에서 파동에너지를 정밀하게 제어할 수 있게 되었다”며, “이번 연구에서 제시한 비양자화된 Zak 위상을 활용한 새로운 개념의 파동 집속 기술은 향후 초미세 진동 감지 센서, 고효율 에너지 하베스팅 장치 등 파동 집속이 필요한 다양한 공학적 응용으로 이어질 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구는 박성민 박사과정(현, KAIST 기계기술연구소 연수연구원)이 제1저자로 참여했으며, 기계공학 분야 국제 학술지인 Mechanical Systems and Signal Processing (JCI 기준 상위 2.5%(5/183))에 4월 1일 게재되었다.  ※ 논문명: Phononic crystals with non-quantized Zak phases for controlling interface state frequencies 한편, 본 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행되었다.

빅데이터와 인공지능 기반의 건설재료 품질관리 혁신 기술 제시 우리 대학 건설및환경공학과 김재홍 교수 연구팀은 시멘트 분산제의 성능을 정밀하게 평가할 수 있는 자동화 실험 시스템을 개발했다. 이 시스템은 기존 수작업 실험의 한계를 극복하고, 데이터 사이언스와 머신러닝 기법을 활용해 시멘트 기반 재료의 품질 관리를 혁신적으로 개선할 수 있는 길을 열었다. 건설재료 품질관리의 도전과제 콘크리트는 전 세계에서 가장 많이 생산되는 공학 재료지만, 시멘트와 골재 같은 원재료가 지역마다 성질이 달라 품질과 성능의 변동성이 크다. 따라서 콘크리트 재료의 성능 시험에는 많은 수의 샘플이 필요하며, 이는 노동 집약적인 작업으로 이어진다. 김재홍 교수는 "건설재료는 다른 공학 재료에 비해 변동성이 매우 크기 때문에, 재료의 성능평가 신뢰성을 높이려면 충분한 양의 데이터가 필요합니다. 이를 위해서는 많은 수의 샘플을 제조하고 테스트해야 하는데, 기존의 수작업 방식으로는 단순히 품질 검증을 위한 작은 수의 샘플을 사용하여 현장에서 불량 레미콘 등의 문제가 종종 발생하고 있습니다"라고 설명했다. 혁신적인 자동화 실험 시스템 연구팀이 개발한 자동화 실험 시스템은 230mL 모르타르 샘플의 레올로지 특성을 정밀하게 측정할 수 있다. 이 시스템은 시료 준비, 재료 혼합, 레올로지 측정 등의 과정을 모두 자동화하여 인력 투입 없이도 정확하고 일관된 데이터를 생산할 수 있다. 연구팀은 이 시스템을 사용해 130개의 모르타르 샘플을 분석하여 시멘트 분산제의 효과를 포괄적으로 특성화했다. 주성분 분석(PCA)을 통해 토크 측정값의 뚜렷한 패턴을 발견했으며, 이를 통해 패턴의 분산을 설명하고 분산제 성능 차이를 효과적으로 포착할 수 있었다. 특히 이 자동화 시스템은 7%의 변동 계수로 우수한 재현성을 달성했으며, 이는 재료의 고유한 변동성으로 간주될 수 있다. 또한 관찰 기반 학습을 통해 시스템의 유용성을 확장하여 유동성과 블리딩 속도를 성공적으로 예측할 수 있었다. 이 내용은 건설공학 분야에서 권위 있는 학술지인 Cement and Concrete Research에 "Automated experimentation for evaluating cement dispersant performance"라는 제목으로 게재되었다. (https://doi.org/10.1016/j.cemconres.2025.107895) 연구 결과 및 향후 계획 연구 결과는 3세대 시멘트 분산제의 우수한 성능을 확인하는 동시에, 분산제 사용량-레올로지 관계에 대한 통합적인 분석을 제시하였다. 이러한 자동화 실험 방식은 시멘트 기반 재료의 더 효율적이고 포괄적인 평가를 위한 프레임워크를 확립했다는 데 의의가 있다. 김재홍 교수는 "이번 연구에서 개발한 자동화 실험 시스템은 단순히 실험 과정을 자동화하는 것을 넘어, 데이터 사이언스와 머신러닝을 통합하여 건설재료의 품질관리 패러다임을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다"라고 강조했다. 한편, 연구팀은 건설재료의 성능 평가를 위한 자동화 실험 시스템 개발에 앞서, 건설재료의 특성에 적합한 머신러닝 알고리즘을 개발하였다. KAIST 건설및환경공학과/데이터사이언스대학원 강인국 박사과정이 제1저자로 참여한 관찰 기반 학습(observation-based learning), 도메인 적응(domain adaptation) 학습 알고리즘 등에 관한 연구는, 건설공학 분야에서 권위 있는 학술지인 Cement & Concrete Composites 등에 게재되었다. (https://doi.org/10.1016/j.cemconcomp.2025.105943, https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2023.133811). 연구팀은 앞으로 이 자동화 시스템을 확장하여 시멘트 분산제 성능 평가뿐만 아니라 강도 발현, 수화열, 내구성 등 다양한 콘크리트 성능 지표에 대한 자동화 실험을 수행할 계획이다. 또한 해외건설 및 국내건설 현장의 건설재료 변동성으로 인한 시공실패를 사전에 예측하고 방지하기 위한 성능평가 실험 자동화 및 로봇 플랫폼을 확장 구축할 예정이다. 김 교수는 "궁극적으로 우리의 목표는 건설산업에서 전문 테크니션 부족 문제, 기능인력 노령화 문제, 주52시간제 시행 등에 대응하기 위한 건설재료 품질관리 및 성능평가의 완전한 자동화 시스템을 구축하는 것입니다. 이를 통해 데이터 기반의 의사결정이 가능한 스마트 건설 환경을 조성하고자 합니다"라고 밝혔다. 이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.

우리 몸의 면역세포가 암세포를 더 잘 공격할 수 있게 도와주는 면역관문억제제(면역항암치료)의 개발은 암 치료의 획기적인 도약을 불러왔다. 반면 실제로는 전체 환자의 20% 미만만이 반응하므로 면역항암치료에 반응하거나 비반응 환자를 위한 새로운 치료전략이 절실한 상황이다.  우리 대학 연구진은 면역항암치료를 방해하는 핵심인자(DDX54)를 최초로 발굴하여 폐암 치료의 새 길을 열었다. 이 기술은 교원창업기업 바이오리버트(주)로 기술이전되어 면역항암치료제의 실제 동반치료제로 개발 중이며 2028년 임상진행 예정이다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 폐암세포의 면역회피능력을 결정짓는 핵심인자(DDX54)를 발굴하는데 성공하였고, 이를 억제할 경우 암 조직으로의 면역세포 침투가 증가해 면역항암치료 효과가 크게 개선된다는 사실을 입증했다. 면역항암치료(Immunotherapy)는 면역세포의 공격을 도와주는 항PD-1(anti-PD-1) 또는 항PD-L1(anti-PD-L1) 항체를 이용한  뛰어난 치료법이다. 하지만 면역항암치료의 반응률이 낮아 실제 치료 혜택을 받는 환자군이 극히 제한적이었다.  이에 반응할 가능성이 높은 환자를 선별하기 위한 바이오마커 연구로 최근 종양돌연변이부담(Tumor Mutational Burden, TMB)이 FDA에서 면역항암치료의 주요 바이오마커로 승인되었다. 즉, 유전자 돌연변이가 많이 생긴 암일수록 면역항암치료에 반응할 가능성이 높다는 것이다.  그러나 TMB가 높아도 면역세포의 침윤이 극도로 제한되는 소위 ‘면역사막(Immune-desert)' 형태의 암이 여전히 다수 존재한다는 것이 밝혀졌으며 이 경우 면역항암치료 반응 또한 매우 낮은 것으로 보고되고 있다.  이번 연구성과는 특히 면역세포 침윤이 매우 낮은 폐암 조직을 대상으로, 발굴한 핵심인자를 억제함으로써 면역관문억제제를 활용한 면역항암치료의 내성을 극복할 수 있음을 확인한 것이다. 조광현 교수 연구팀은 면역회피가 발생된 폐암 환자 유래 전사체 및 유전체 데이터로부터 시스템생물학 연구를 통해 유전자 조절네트워크를 추론하고 이를 분석해 폐암세포가 면역회피능을 획득하는 핵심 조절인자를 찾아냈다. 그리고 이 핵심인자를 동종(Syngeneic) 폐암 마우스 모델에서 억제한 뒤 면역항암치료 반응성을 조사한 결과, T 세포, NK세포 등 항암 면역세포의 조직 내 침윤이 크게 증가함과 동시에 면역항암치료 반응성도 현저히 높아진다는 것을 확인하였다.  아울러 세포 수준에서 유전자 발현을 분석하는 기술인 단일세포 전사체 분석 및 공간전사체 분석 결과, 발굴된 핵심인자를 제어하는 동반치료가 면역항암치료를 통해 암을 억제하는 효과를 가지는 T 세포와 기억 T 세포의 분화를 촉진하였다. 동시에, 암세포 성장을 돕는 조절 T 세포와 탈진된 T 세포의 침윤을 억제하는 효과가 있음이 확인되었다. 이는 발굴된 핵심인자의 억제가 폐암세포의 신호 전달 경로인 JAK-STAT, MYC, NF-κB 경로를 불활성화해 면역회피에 도움을 주는 단백질들 CD38과 CD47 발현을 억제하고, 이들 분자의 억제가 암 발달을 촉진하는 순환 단핵구(Circulating monocyte)의 침윤을 억제하는 한편 항암 기능을 수행하는 M1 대식세포(M1 macrophage)의 분화를 유도하기 때문인 것으로 분석되었다. 조광현 교수는 "폐암세포가 면역회피능력을 획득하게 하는 핵심조절인자를 처음으로 찾아내 이를 제어함으로써 면역회피능을 되돌려 면역항암치료에 반응하지 않던 암의 반응을 유도해 낼 수 있는 새로운 치료전략을 개발한 것이 주요 성과”라며 말했다. 이에 "암세포내 복잡한 분자네트워크에 숨겨진 핵심인자인 DDX54를 시스템생물학이라는 IT와 BT의 융합연구를 통해 체계적으로 발굴하고 실험검증할 수 있었다”고 그 의의를 강조했다. 이번 연구에는 KAIST 공정렬 박사(제1저자), 이정은 연구원(공동 제1저자), 한영현 박사가 참여했으며, 미국 국립과학원(National Academy of Sciences, NAS)에서 출간하는 국제 저널 ‘미국국립과학원회보 (PNAS, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)'에 4월 2일자로 게재되었다. (논문 제목: DDX54 downregulation enhances anti-PD1 therapy in immune-desert lung tumors with high tumor mutational burden, DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2412310122) 본 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구사업 및 기초연구실사업의 지원을 받아 수행되었다.

기후 위기와 화석 연료 고갈은 전 세계적으로 지속 가능한 화학물질 생산의 필요성을 높이고 있다. 미국의 BioMADE (바이오메이드) 사업 등 바이오 제조 경쟁력 강화는 전 세계 중요한 국가 과제로 인식되고 있다. 우리 대학 연구진이 미생물 5종을 컴퓨터 시뮬레이션하여 산업에 가장 많이 쓰이는 바이오 연료, 플라스틱 등 원료가 되는 235가지 화학물질을 친환경적으로 생산하는데 성공하였고 상용화 가능성을 제시하여 주목받고 있다. 우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 다양한 산업용 미생물 세포공장의 생산 능력을 가상 세포를 이용해 종합적으로 평가하고, 이를 토대로 특정 화학물질 생산에 가장 적합한 미생물 균주를 선정하고 최적의 대사 공학 전략을 제시했다. 미생물 세포 공장은 재생 가능한 자원을 활용하여 친환경적인 화학물질 생산 플랫폼으로 각광받고 있으며, 미생물을 개량하기 위한 대사공학 기술은 이러한 세포공장 생산 효율을 극대화하는 핵심 도구로 자리 잡고 있다.  그러나 미생물 세포 공장을 구축하기 위해 필요한 균주 선정의 어려움과 복잡한 대사 경로 최적화 등의 문제점은 실질적인 공정 적용에 큰 장애물로 작용하고 있다.  기존 연구에서는 방대한 생물 실험과 정교한 검증 과정을 통해 수많은 미생물 균주 중 최적의 균주와 효율적인 대사공학 전략을 도출하려 했으나, 이 과정은 막대한 시간과 비용이 소요되는 문제점이 있었다.  최근에는 미생물 전체 유전체 정보를 바탕으로 유기체 내 대사 네트워크를 재구성한 유전체 수준의 대사 모델을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션으로 대사 흐름을 체계적으로 분석할 수 있게 됨에 따라, 기존의 생물 실험 한계를 극복하고 최적의 균주 선정 및 대사 경로 설계 문제를 혁신적으로 접근할 수 있는 새로운 가능성이 제시되고 있다.  이에 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀은 대장균 (Escherichia coli), 효모 (Saccharomyces cerevisiae), 고초균 (Bacillus subtilis), 코리네박테리움 글루타미쿰 (Corynebacterium glutamicum), 슈도모나스 푸티다 (Pseudomonas putida) 이상 5종의 대표적인 산업 미생물의 화학물질 생산 능력을 235가지 유용 물질을 대상으로 종합적으로 평가했다.  연구팀은 유전체 수준의 대사 모델을 이용하여 이들 미생물이 생산할 수 있는 화학물질의 최대 이론 수율과 실제 공정에서 달성 가능한 최대 수율을 계산하여 각 화학물질 생산에 가장 적합한 균주를 선정할 수 있는 기준을 마련하였다.  연구팀은 특히 타 생물에서 유래한 효소 반응을 미생물에 도입하거나, 미생물이 사용하는 보조인자를 교환하여 대사 경로를 확장하는 전략을 제안했다.  이러한 전략을 통해 기존 미생물의 선천적 대사능력을 초과하는 수율 향상이 가능함을 확인했으며, 메발론산, 프로판올, 지방산, 아이소프레노이드와 같은 산업적으로 중요한 다양한 화학물질의 생산 수율이 증가했다.  또한 연구팀은 가상세포 내 대사흐름 분석 기법을 사용하여 각 화학물질 생산을 극대화 시키기 위해 필요한 균주 개량 전략을 제시하였다. 특정 효소 반응과 목표 화학물질 생산의 상관관계 및 효소 반응과 대사물질 간 관계를 정량적으로 분석하여 상향 및 하향 조절해야할 효소 반응을 도출하였다.  이를 통해 연구팀은 단순히 높은 이론적 수율뿐 아니라 실제 생산능을 극대화할 수 있는 구체적인 전략을 제시했다.   이번 논문의 제 1저자인 김기배 박사는 “타 생물에서 유래한 대사 경로의 도입과 보조인자 교환 전략을 활용하면 기존 한계를 뛰어넘는 새로운 미생물 세포공장을 설계할 수 있다.”며, “본 연구에서 제공하는 전략은 미생물 기반 생산 공정을 더욱 경제적이고 효율적으로 발전시키는데 핵심적인 역할을 할 것”이라고 설명했다. 또한, 이상엽 특훈교수는 “이번 연구는 시스템 대사공학 분야에서 미생물 균주 선정과 대사경로 설계 단계에서 어려움을 줄이고, 보다 효율적인 미생물 세포공장 개발을 위한 핵심 참고자료가 될 것”이라며, “향후 바이오 연료, 바이오플라스틱, 기능성 식품 소재 등 다양한 친환경 화학물질 생산 기술 개발에 크게 기여할 것으로 기대된다.” 고 밝혔다.   생물공정연구센터 김기배 박사가 참여한 이번 논문은 국제 학술지 네이처(Nature) 誌가 발행하는 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 동료 심사를 거쳐 3월 24일 字 게재됐다.   ※ 논문명 : 미생물 세포 공장의 역량에 대한 종합적 평가 (Comprehensive evaluation of the capacities of microbial cell factories)   ※ 저자 정보 : 김기배 (한국과학기술원, 제1 저자), 김하림 (한국과학기술원, 제2 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 3 명 한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제의 지원, 그리고 합성생물학핵심기술개발 사업의‘바이오제조 산업 선도를 위한 첨단 합성생물학 원천기술 개발’과제의 지원을 받아 수행됐다. 

산업화 이전 대비 지구 평균 온도 상승을 1.5도 이내로 제한하겠다는 파리협정의 1.5도 목표를 달성하기 위해서는 전 세계적인 협력과 강력한 기후변화 감축 목표 설정이 필수적이다. 하지만 국제 공동연구진이 1.5도 목표 달성을 위한 정책이 실제로는 전 세계 농경지 면적을 약 12.8% 줄여 식량 위기안보에 부정적인 영향을 줄 수 있다는 연구 결과를 발표했다.  우리 대학 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수와 베이징 사범대 페이차오 가오 교수가 이끄는 공동 연구팀이 파리협정의 1.5도 목표 달성이 전 세계 농경지와 식량 안보에 미치는 영향을 분석한 연구결과를 2일 밝혔다.  연구팀은 1.5도 목표 달성을 위한 기후 정책이 전 세계 농경지에 미치는 영향을 상세히 분석했다. 5제곱킬로미터(㎢) 단위로 전 세계 토지 변화를 예측했고 정밀하게 분석하였다.  기존 연구들에서는 1.5도 시나리오에서 농경지가 오히려 늘어날 것으로 예측했으나, 연구팀은 기후 정책이 분야 간에 미치는 영향과 토지 이용 강도를 함께 고려하면 전 세계 농경지가 12.8%가량 줄어들 것으로 분석했다. 특히 남미는 24%나 감소해 가장 큰 타격을 받을 것으로 예상됐고, 전체 농경지 감소의 81%가 개발도상국에 몰릴 것으로 분석됐다. 더 큰 문제는 주요 식량 수출국의 수출 능력이 12.6% 줄어들어 식량 수입에 의존하는 국가들의 식량 안보에 영향을 미친다는 것이다. 식량 생산 대국인 미국, 브라질, 아르헨티나의 농산물 수출 능력이 각각 10%, 25%, 4% 감소할 것으로 예측됐다.  전해원 교수는 “전 세계적 탈탄소화 전략을 세울 때는 여러 분야의 지속가능성을 두루 고려해야 한다”며 “온실가스 감축에만 집중한 나머지 지구생태계의 지속가능성이라는 더 큰 맥락을 보지 못하면 의도치 않은 부작용이 생길 수 있다”고 설명했다.  이어 “특히 개발도상국은 농경지가 줄어들고 수입 의존도는 높아지는 이중고를 겪을 수 있어, 탄소중립을 이루면서도 식량 안보를 지키기 위한 국제 협력이 꼭 필요하다”고 강조했다. 이 연구 결과는 우리 대학 전해원 교수와 베이징 사범대 송창칭 교수가 공동 교신저자로 국제 학술지 ‘네이처 클라이밋 체인지(Nature Climate Change)'에 3월 24일자로 게재되었고 4월호 표지 논문으로 선정되었다. (논문명: Meeting the global 1.5-degree goal could result in large-scale heterogeneous loss in croplandsHeterogeneous pressure on croplands from land-based strategies to meet the 1.5 °C target, DOI. https://doi.org/10.1038/s41558-025-02294-1) 이번 연구는 카이스트와 중국 베이징사범대학교, 북경대학교, 미국 메릴랜드대학교 연구진들과 공동으로 수행됐다. 참고로, 본 연구팀은 2021년 사이언스(Science)지에 발표된 첫 연구를 통해 현재 감축안으로는 지구 온도 상승을 1.5도 아래로 유지할 확률이 11%에 그친다는 사실을 밝혔고 각국의 온실가스 감축목표를 이행하는 경우에도 2도 이상 기온이 오를 확률을 예측했다. ※ Ou et al. 2021. Can updated climate pledges limit warming well below 2 degrees C? Science, 374(6568)  이어 2022년 네이처 클라이밋 체인지(Nature Climate Change)에 발표된 두 번째 연구에서 연구팀은 1.5도 목표 달성을 위한 구체적인 방안으로 제시한 세 가지 핵심 전략은 첫째, 2030년까지 각국의 단기 감축목표를 상향하고, 둘째, 2030년 이후 탈탄소화 속도를 기존 연평균 2%에서 최대 8%까지 높이며, 셋째, 각국의 탄소중립 달성 시점을 최대 10년까지 앞당겨야 한다는 것이다.  특히 2030년 이후로 목표 상향을 미루면 1.5도 달성이 가능하더라도 수십 년간 지구 온도가 크게 오르는‘오버슈트’현상이 발생할 수 있다고 경고했다. ※ Iyer et al. 2022. Ratcheting of climate pledges needed to limit peak global warming. Nature Climate Change, 12(12).