검색결과 총 55건
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출연연, 美 보스턴서 글로벌 사업화 승부…KIST 'G-KIC-NST 미주' 출범
[경제일보] 정부출연연구기관이 연구실에서 개발한 원천기술을 미국 시장에서 직접 검증하고 사업화하는 전진기지가 문을 열었다. 연구성과의 기술이전에서 멈추지 않고 제품화와 임상, 투자유치까지 연결해 출연연 기술의 글로벌 사업화 속도를 높이겠다는 구상이다. 국가과학기술연구회(NST)와 한국과학기술연구원(KIST)은 지난 28일(현지시간) 미국 매사추세츠주 케임브리지에서 ‘G-KIC-NST 미주’ 개소식을 열고 운영을 시작했다고 31일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 지정한 미주 권역 전략 거점으로, 정부 차원의 첫 보스턴 과학기술 거점이다. 거점이 자리 잡은 곳은 케임브리지 혁신센터(CIC)다. 지난 7월 8일 매사추세츠주 비영리법인 등록을 마쳤으며 센터장을 포함해 국내 파견과 현지 채용 등 6명 안팎으로 운영할 예정이다. 현지 규제·시장·투자 전문가로 구성된 자문단도 꾸린다. 출연연 기술사업화의 가장 큰 약점으로 꼽히는 것은 기술이전 이후 단계다. 특허나 원천기술이 기업에 넘어가더라도 실제 제품화 과정에서는 현지 규제와 임상, 추가 연구, 자금 조달 등 새로운 장벽을 넘어야 한다. G-KIC-NST 미주는 이 공백을 직접 메우는 역할을 맡는다. 현지 수요가 확인된 출연연 기술을 병원·기업·벤처캐피털(VC)과 연결해 기술검증(PoC)과 후속 연구를 지원하고, 1대1 기술 파트너링과 국제 컨퍼런스 등을 통해 기술이전·현지 창업·투자유치까지 이어지도록 지원할 계획이다. 특히 보스턴을 거점으로 정한 것은 바이오 사업화에 필요한 생태계가 한곳에 모여 있기 때문이다. 하버드와 MIT를 비롯한 대학, 대형병원, 글로벌 제약사, 바이오 벤처와 투자기관이 밀집해 있어 출연연 기술의 현지 검증과 사업 파트너 발굴에 유리하다. 실제 개소식과 함께 열린 협력성과 발표 세미나에서는 KIST와 휴온스바이오파마, 휴온스USA가 첨단바이오 분야 협력을 위한 의향서(LOI)를 체결했다. 해외 거점을 개설하는 데 그치지 않고 실제 기술 협력으로 이어질 가능성을 보여준 사례다. 이번 거점의 또 다른 특징은 특정 연구기관의 해외사무소가 아니라 출연연 공동 활용 플랫폼이라는 점이다. 과기정통부가 정책과 제도적 지원을 맡고 NST가 출연연 기술과 해외거점을 연결한다. KIST는 주관기관으로 운영과 성과관리를 담당하며 한국생명공학연구원과 한국화학연구원 등이 전문성과 인력을 지원한다. 이는 독일 자를란트에 위치한 KIST 유럽연구소와도 역할이 구분된다. KIST 유럽연구소가 한·EU 공동연구와 유럽 기술협력의 가교 역할을 강화해왔다면, G-KIC-NST 미주는 미국 특히 보스턴의 바이오 산업 생태계와 출연연 기술을 연결해 사업화와 시장 진출에 무게를 둔 거점이다. KIST 유럽연구소 역시 최근 기술사업화와 기업의 유럽 진출 지원까지 역할을 넓히고 있다. 오상록 KIST 원장은 이번 거점을 “바이오 연구의 성과를 논문과 특허에 머무르지 않고 글로벌 시장 개척으로 확장하는 임무중심연구의 새로운 출발점”이라고 설명했다. 한편 성패는 사무실을 열었느냐가 아니다. 출연연 기술 몇 건을 미국 기업과 실제 공동개발로 연결하고, 그중 몇 건을 임상·투자·제품화까지 끌고 가느냐가 성과의 기준이 될 전망이다. 정부가 출연연 연구성과의 글로벌 사업화를 강조하는 만큼 향후에는 논문과 특허뿐 아니라 해외 기술이전과 투자유치, 글로벌 매출 등 사업화 성과가 새로운 평가 지표로 부상할 가능성도 크다.
2026-08-31 10:39:02
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KT, 서울대·KAIST와 AI 연구 결실…사업화로 경쟁력 키운다
[경제일보] KT가 서울대학교와 한국과학기술원(KAIST)과 진행한 인공지능(AI) 공동연구를 마무리하고 연구 성과의 사업화에 속도를 낸다. 단순 기술 교류를 넘어 대학의 연구 역량과 KT의 데이터·AI 모델·서비스 역량을 결합해 실제 사업에 적용할 수 있는 기술을 확보하는 것이 목표다. KT는 30일 서울 서초구 KT우면연구센터에서 서울대·KAIST 연구진과 ‘산학 공동연구 최종 성과 워크숍’을 열었다고 밝혔다. 이날 워크숍에는 3개 기관 연구진 50여명이 참석해 지난 1년간 수행한 연구 결과를 공유하고 후속 연구 및 사업 활용 방안을 논의했다. 이번 협력은 지난해 9월 시작됐다. KT는 당시 산학 협력을 장기 연구에 그치지 않고 실제 AICT 사업과 연결하기 위해 서울대·KAIST와 공동 연구를 추진했다. 자율형 에이전트, Responsible AI, 피지컬 AI, 인간 피드백 기반 강화학습, 추론 효율화 등을 핵심 연구 분야로 설정했다. KT는 연구에 필요한 GPU와 AI 모델, 데이터를 제공하고 대학의 전문 연구역량을 접목하는 Open R&D 방식으로 협력을 진행했다. 서울대와는 자율형 에이전트가 상황과 맥락을 이해하고 판단할 수 있도록 하는 기술을 집중 연구했다. 추론형 AI의 평가 기준과 신뢰성 개선, 한국적 데이터셋 확보, 사용자 행동 예측 모델, 사용자 피드백을 활용한 강화학습 프레임워크 등이 주요 과제다. KAIST와는 대규모언어모델(LLM)의 프롬프트 압축 및 최적화 기술을 연구했다. AI가 처리해야 하는 입력을 효율적으로 줄여 모델의 추론 부담을 낮추고, 에이전트 서비스의 응답 효율을 높이는 기반 기술을 확보하는 데 초점을 맞췄다. KT가 특히 주목하는 부분은 연구 결과의 ‘내재화’다. 확보한 기술을 논문이나 연구 성과로 끝내지 않고 모델·플랫폼·서비스 경쟁력으로 연결한다는 구상이다. KT는 최근 공동연구 성과를 자사 파운데이션 모델 ‘믿:음 K’와 자율형 에이전트 관련 서비스 등에 활용하는 방향을 추진해왔다. 후속 연구 범위도 넓힌다. KT는 기술 수요를 반영한 신규 과제를 발굴해 에이전틱 AI와 피지컬 AI, 토큰 효율화 등을 중심으로 산학 연구를 확대할 계획이다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 상황을 판단하고 행동하는 에이전틱 AI가 확산되면서 추론 효율과 신뢰성, 실제 환경에서의 행동 예측 기술이 중요해진 데 따른 행보다. 산학협력 방식 자체도 고도화할 전망이다. KT는 올해 들어 서울대와 KAIST뿐 아니라 고려대 등 주요 대학과 공동연구를 확대하고 있으며, 글로벌 연구기관과의 협력도 병행하고 있다. 연구 기획 단계에서부터 성과 검증과 사업 적용 가능성을 함께 고려해 ‘기술 확보→검증→서비스 적용’으로 이어지는 구조를 정착시키겠다는 전략이다. KT는 이번 연구 성과를 계기로 대학과의 협력을 일회성 프로젝트가 아닌 지속적인 AI 기술 확보 채널로 확대한다는 방침이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 “이번 성과를 기반으로 대학과 함께 성장하는 연구개발 협력 모델을 확대하고 연구 결과가 KT의 AI 경쟁력으로 이어지도록 지속 발전시키겠다”고 말했다. 한편 이번 KT가 산학협력에서 확보한 기술을 실제 서비스에 얼마나 빠르게 적용하느냐가 향후 경쟁력의 핵심 변수가 될 전망이다. 특히 에이전틱 AI와 피지컬 AI 시장이 확대되는 가운데 모델 성능뿐 아니라 추론 비용과 토큰 사용량, 신뢰성까지 함께 개선할 수 있는 기술을 확보할 경우 AI 사업의 운영 효율과 서비스 경쟁력을 동시에 높일 수 있다는 평가다.
2026-08-30 13:32:19
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팀네이버, ECCV에 논문 23편 채택…3D·로봇 공간지능 경쟁력 고도화
[경제일보] 네이버가 인공지능(AI)의 시선을 현실 공간으로 넓히고 있다. 생성형 AI 경쟁이 텍스트와 이미지 생성을 넘어 실제 공간을 인식하고 이해하는 공간지능으로 확대되는 가운데 네이버랩스와 네이버랩스 유럽 등이 3차원(3D) 공간 재구성, 자율주행 지도, 로봇 시뮬레이션 기술 개발을 고도화하고 있다. 논문 성과를 넘어 네이버의 로봇·자율주행 사업과 연결될 수 있는 원천기술 확보에 속도를 내는 것으로 분석된다. 28일 네이버는 팀네이버가 발표한 연구 논문 23편이 컴퓨터비전 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나인 'ECCV 2026' 정규 논문으로 채택됐다고 밝혔다. 네이버랩스, 네이버랩스 유럽, 네이버 AI Lab, 네이버클라우드 등 여러 기술 조직이 3D 공간 인식과 재구성, 이미지·영상 학습 모델, 로봇 주행 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 연구 성과를 낸 것으로 알려졌다. 특히 네이버랩스와 네이버랩스 유럽은 로봇과 자율주행 기술에 활용할 수 있는 공간지능 연구를 대거 선보였다. 공간지능은 AI가 주변 환경의 형태와 구조, 위치 관계 등을 이해하고 이를 바탕으로 현실 세계에서 움직이거나 판단하는 능력을 의미한다. 로봇이 사람처럼 주변 공간을 인식하고 경로를 계획하기 위해서는 이런 기술이 필수적으로 평가된다. 네이버랩스 유럽은 지난 2023년 공개한 3D 재구성 기술 '더스터(DUSt3R)'의 후속 연구인 '블래스터(BLASt3R)'를 공개했다. 블래스터는 여러 이미지를 분석해 3D 공간을 재구성하는 동시에 로봇의 위치를 파악하고 지도를 만드는 SLAM 기술을 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 로봇이 주행하면서 주변 환경을 실시간으로 지도화하고, 별도의 고성능 장비에 의존하지 않고 온디바이스 환경에서도 3D 재구성을 수행할 수 있도록 기술을 개선했다. 기존보다 속도와 정확도를 높여 로봇이 실제 환경을 인식하는 데 필요한 연산 부담을 낮추는 데 초점을 맞춘 것이다. 네이버랩스는 360도 파노라마 이미지 한 장만으로 실내 공간을 3D로 생성하는 연구도 선보였다. '인스페이스(InSpace)' 기술은 이미지 속 방의 구조와 사물 배치를 분석해 공간을 입체적으로 재구성하는 방식이다. 자율주행과 연결되는 공간 인식 기술도 개발했다. 네이버랩스는 비전언어모델(VLM)을 활용해 학습하지 않은 물체까지 인식하고 이를 실시간으로 조감도 형태의 BEV 지도에 반영하는 기술을 공개했다. 자율주행 차량이나 로봇이 기존에 학습하지 않은 환경에서도 주변 정보를 파악할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 네이버 AI Lab과 KAIST가 공동 연구한 '서울월드모델'은 이런 네이버의 공간지능 기술의 연장선에 있는 것으로 평가된다. 서울의 파노라마 이미지 등 방대한 공간 데이터를 활용해 실제 도시를 반영한 장거리 영상을 생성하고, 이를 지도 기반 가상 탐색과 디지털트윈, 자율주행·로보틱스 시뮬레이션 등에 활용할 수 있도록 하는 기술이다. 서울월드모델과 3D 공간 재구성 기술을 결합하면 현실 공간을 AI가 이해하고 이를 가상환경으로 재현해 다양한 상황을 시뮬레이션하는 방식으로 확장할 수 있다. 실제 도로나 건물에서 모든 상황을 반복적으로 테스트하기 어려운 자율주행이나 로봇 분야에서 가상환경을 활용한 학습과 검증의 중요성이 커지고 있다. 네이버클라우드 역시 이미지와 영상에 대한 AI의 이해도를 높이는 연구를 진행했다. 영상 속 사물의 움직임을 인식하는 기술과 이미지 공간에 텍스트 기반 추론을 결합해 입체적 정보를 더 정밀하게 파악하는 연구가 이번 학회에서 채택됐다. 네이버는 이를 통해 컴퓨터비전 분야의 기초 기술 경쟁력을 확대한다는 계획이다. 이번 학회에서는 전체 제출 논문 가운데 약 1~2%에 해당하는 'ECCV Spotlight'에도 관련 논문 4편이 선정됐다. 360도 이미지를 활용한 3D 공간 생성 연구와 서울월드모델 등이 포함됐다. 네이버가 공간지능을 강조하는 배경에는 AI 기술의 활용 범위가 디지털 공간에서 현실 세계로 확대되고 있기 때문이다. 생성형 AI가 텍스트와 이미지, 영상을 만들어내는 것을 넘어 로봇이 실제 환경에서 이동하고 작업하도록 하기 위해서는 공간을 이해하고 물리적 세계의 변화를 예측하는 능력이 필요하다. 특히 로봇 산업에서는 카메라로 주변을 보는 것만으로는 충분하지 않다. 사물의 위치와 거리, 공간의 구조를 파악하고 자신의 위치를 지속적으로 추정하면서 장애물을 피해 움직여야 한다. 네이버랩스가 3D 재구성과 SLAM, 자율주행 지도 기술을 동시에 고도화하는 것도 이런 현실 세계의 요구에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 네이버 관계자는 "팀네이버는 3대 비전 학회로 불리는 ECCV, ICCV, CVPR에서 매년 두 자릿수 논문이 채택되는 등 글로벌 기술력을 입증해왔다"며 "팀네이버는 앞으로도 적극적인 연구개발을 이어가며 차세대 AI·공간지능 기술을 확보하고, 이를 다양한 서비스에 접목해 사용자가 일상에서 쉽게 체감할 수 있는 기술 경험을 제공해 나갈 계획"이라고 말했다.
2026-08-28 17:06:10
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SK하이닉스, CPO로 AI 인프라 전환 제시…프로세서·메모리 광통신 구축
[경제일보] SK하이닉스가 글로벌 연구진과 차세대 AI 인프라에 적용할 CPO 기술을 연구했다. 연구진은 프로세서와 메모리를 광통신으로 연결하는 '옵틱스 중심 아키텍처'를 차세대 AI 시스템의 발전 방향으로 제안했다. 20일 SK하이닉스에 따르면 회사는 글로벌 연구진과 함께 CPO(Co-Packaged Optics)의 발전 방향을 담은 연구 논문을 세계적 학술지 '네이처 일렉트로닉스'에 게재했다. 이번 연구에는 SK하이닉스 홍승훈 AI 인프라 팀장과 이규상 미국 버지니아대 전기컴퓨터공학과 교수를 비롯해 미국 일리노이대 어바나-샴페인, 매사추세츠공대(MIT), 난양공대(NTU), 연세대 연구진 등이 참여했다. CPO는 반도체 칩과 칩 사이의 데이터를 기존 전기 신호 대신 빛으로 전달하는 기술이다. 광통신을 활용해 데이터 전송 속도를 높이고 전력 소모를 낮출 수 있어 대규모 데이터를 처리하는 AI 인프라의 주요 기술로 거론된다. 생성형 AI 확산으로 수천 개의 GPU를 연결하는 대규모 AI 데이터센터가 구축되면서 칩과 시스템 사이에서 처리해야 하는 데이터도 급증하고 있다. 연산 성능이 높아질수록 프로세서와 메모리 사이에서 데이터를 빠르게 주고받는 기술도 중요해지고 있다. 연구진은 이번 논문에서 프로세서와 메모리를 광통신으로 연결하는 옵틱스 중심 아키텍처를 차세대 AI 인프라의 발전 방향으로 제시했다. 전기 신호를 기반으로 한 기존 데이터 연결 방식을 광통신으로 전환해 프로세서와 메모리 사이의 데이터 이동 효율을 높이는 구조다. 이를 구현하기 위해서는 광소자의 저전력·고집적화뿐 아니라 메모리와 컨트롤러, 광소자, 패키지 기술을 하나의 시스템으로 설계하는 접근이 필요하다는 게 연구진의 설명이다. 이규상 교수는 "저전력 광소자 집적부터 일관성 프로토콜, 신뢰성 기술까지 풀어야 할 과제가 많지만, 결국 핵심은 메모리 소자와 컨트롤러, 광소자, 패키지를 하나의 시스템으로 공동설계하는 것"이라며 "이 지점에서 SK하이닉스와의 협력이 큰 의미가 있다"고 했다.
2026-08-20 09:56:49
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항암제 넣기 전에 먼저 알았다…KAIST, 뇌종양 '환자 맞춤 칩' 개발
[경제일보] 환자에게 항암제를 직접 투여하기 전, 종양과 뇌혈관 환경을 재현한 작은 칩으로 약물 반응부터 살펴보는 기술이 나왔다. KAIST는 기계공학과 안송이 교수 연구팀이 성균관대 안중호 교수팀, 분당차병원 임재준 교수, 차의과학대 강윤정 교수팀과 환자 맞춤형 혈액-뇌종양 장벽 칩을 개발했다고 18일 밝혔다. 대상 질환은 악성 뇌종양인 교모세포종이다. 정상 뇌조직으로 빠르게 파고들고 환자별 특성도 제각각이어서, 수술로 종양을 제거해도 경계 부위에 남은 암세포가 재발의 원인이 된다. 전체 생존기간 중앙값이 약 15개월, 5년 생존율은 7% 안팎에 그치는 대표적인 난치암이다. 현재 표준치료는 수술 후 방사선치료와 테모졸로마이드 항암화학요법을 함께 쓰는 병용요법이지만, 같은 유전적 특징을 가진 환자라도 실제 반응은 제각각이다. 종양 경계 부위는 중심부와 달리 혈액-뇌 장벽이 비교적 온전하게 남아 있어 약물이 충분히 전달되지 않을 수 있다. MGMT 프로모터 메틸화 여부 같은 기존 유전자 검사만으로는 이런 혈관 환경과 실제 약물 반응까지 함께 판단하기 어려웠다. 연구팀은 환자의 교모세포종 세포와 사람 뇌혈관 내피세포, 정상 별아교세포를 미세유체 칩 안에서 함께 배양했다. 칩 위쪽에는 혈관 채널을, 아래쪽에는 뇌조직 환경을 만들고 두 공간 사이에 미세다공성 막을 뒀다. 여기에 혈관주위세포와 면역 기능을 담당하는 미세아교세포까지 더해 모두 5종의 세포가 함께 작용하도록 설계했다. 암세포만 따로 배양하던 기존 방식에서 벗어나, 종양과 정상 조직이 맞닿는 경계와 혈관장벽, 면역 반응까지 한 공간에 옮겨놓은 셈이다. 연구에는 교모세포종 환자 3명의 종양세포가 쓰였다. 세 환자는 MGMT 프로모터 메틸화라는 공통된 유전적 특징을 지녔지만 칩에서 측정한 혈관 투과도와 전기저항, 면역 신호는 서로 달랐다. 항암제 반응도 한 방향으로 나타나지 않았다. 연구팀이 암세포를 공격하는 테모졸로마이드와 종양의 혈관 생성을 억제하는 베바시주맙을 각각 적용한 결과, 혈관장벽이 많이 손상돼 약물이 쉽게 통과한다고 해서 반드시 치료 효과가 높아지지는 않았다. 장벽 상태뿐 아니라 암세포 자체가 약물에 얼마나 민감한지도 결과를 갈랐다. 칩에서 나타난 환자별 장벽 특성과 약물 반응은 실제 환자의 무진행생존기간, 질병 진행 이후 생존 경과와도 비슷한 흐름을 보였다. 속도도 차이가 난다. 연구팀에 따르면 종양 조직에서 세포를 확보하면 칩 제작과 약물 실험을 2주 안에 마칠 수 있다. 결과를 얻는 데 수개월이 걸리는 환자 유래 동물모델보다 훨씬 빠르고, 표준치료가 통상 수술 후 4~6주 안에 시작되는 점을 고려하면 치료 전 검토가 가능한 시간대다. 다만 이번 연구는 환자 3명을 대상으로 한 개념 입증 단계다. 검사로 정착하려면 다기관·다수 환자 대상의 전향적 임상연구와 기관별 재현성 확보, 표준작업지침 마련이 뒤따라야 한다. 평가 약물도 테모졸로마이드와 베바시주맙에 한정돼 있어 방사선 병용요법과 재발 치료제, 신약 후보물질로 넓혀야 한다. 뇌 국소 독성은 살펴볼 수 있지만 골수 억제나 간·신장 독성 등 전신 부작용을 판단하려면 간 칩, 신장 칩 등을 연결한 다중 장기칩 연구가 별도로 필요하다. 연구팀은 같은 원리를 폐암이나 유방암에서 시작된 뇌전이 암에도 적용할 수 있을 것으로 보고 있다. 다만 종양마다 배양 조건과 미세환경이 달라 별도의 최적화와 임상 검증을 거쳐야 한다. 안송이 교수는 "환자 유래 종양세포와 혈액-뇌종양 장벽을 함께 재현해 환자마다 다른 치료 반응을 실제와 가깝게 평가할 수 있는 플랫폼을 제시했다"며 "더 많은 환자를 대상으로 검증해 맞춤형 치료 전략과 신약 개발을 위한 평가 플랫폼으로 발전시키겠다"고 말했다. KAIST 류민수 박사과정과 성균관대 이가은 박사과정이 제1저자로 참여한 연구 결과는 국제학술지 '스몰(Small)'에 지난 6월 27일 게재됐으며 학술지 표지 논문으로도 선정됐다.
2026-08-18 09:21:35
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시지바이오 '노보시스', 난치성 대퇴골 불유합 치료 사례 국제학술지 게재 外
[경제일보] 시지바이오의 골대체재 ‘노보시스’를 활용해 난치성 대퇴골 불유합을 치료한 임상 증례가 국제학술지에 게재됐다. 12일 업계에 따르면 시지바이오는 인도네시아 수하르소 정형외과병원 연구진이 수행한 노보시스 적용 치료 사례가 ‘International Journal of Surgery Case Reports’에 게재됐다고 밝혔다. 이번 증례의 환자는 24세 남성으로 여러 차례 수술에도 대퇴골이 붙지 않아 약 6㎝의 하지부동과 심각한 골 결손을 겪고 있었다. 연구진은 손상된 조직을 제거한 뒤 골 결손 부위를 급성으로 단축해 건강한 뼈의 양 끝을 맞닿게 했다. 이후 rhBMP-2 2㎎이 함유된 노보시스를 적용하고 별도의 피질골절단술을 통해 하루 약 1㎜씩 뼈를 늘리는 치료를 진행했다. 치료 후 약 2개월부터 초기 가골이 관찰됐으며 12개월째에는 외고정기를 제거할 수 있을 정도로 골유합이 진행됐다. 환자는 보조기구 없이 통증 없이 걸을 수 있게 됐고 무릎 관절 운동 범위도 수술 전 0~90도에서 0~120도로 개선됐다. 15개월간의 추적 관찰에서는 양쪽 다리 길이가 동일하게 유지됐으며 신경혈관 손상이나 심부 감염 등 주요 합병증은 보고되지 않았다. 환자는 일상생활과 사회생활에도 복귀한 것으로 연구진은 보고했다. 대퇴골 불유합은 골절 이후 뼈가 정상적으로 붙지 않는 질환이다. 특히 광범위한 골 결손이나 감염, 반복 수술에 따른 조직 손상 등이 동반되면 치료가 어려워진다. 골이송술을 활용할 경우 장기간 외고정기를 사용해야 하고 핀 삽입 부위 감염이나 관절 강직 등의 부담이 발생할 수 있다. 이번 치료는 골 결손 부위를 직접 맞닿게 해 기계적 안정성을 확보하면서 노보시스를 이용해 골형성을 위한 생물학적 환경을 조성하는 방식으로 진행됐다. 연구진은 논문에서 이 같은 기계적·생물학적 치료를 병행하는 방법이 복잡한 대퇴골 불유합과 하지부동을 동시에 치료하는 방법으로 활용될 가능성을 제시했다. 노보시스는 골형성단백질인 rhBMP-2와 하이드록시아파타이트(HA) 기반 전달체를 결합한 골대체재다. 시지바이오는 이번 증례를 비롯해 다양한 국가와 적응 영역에서 임상 근거를 확보해 노보시스의 활용 범위를 넓혀간다는 계획이다. ◆유한양행 ‘유일한아카데미’ 5주 과정 마무리…청년 아이디어 눈길 유한양행이 창업자 유일한 박사의 기업가 정신을 계승하고 청년들의 헬스케어 분야 사회혁신 역량을 키우기 위한 프로그램을 진행했다. 12일 유한양행은 ‘유일한아카데미 2026’ 성과공유회와 수료식을 유한양행 윌로우하우스 뉴스퀘어에서 개최했다고 밝혔다. 지난 7월 9일 시작된 이번 프로그램에는 36명의 청년이 참여해 5주간 프로젝트 기반 학습을 진행했다. 참가자들은 보건·복지 분야의 사회문제를 직접 발굴하고 해결 방안을 설계했다. 전문가 강연과 이해관계자 인터뷰, 현장 탐방, 디자인싱킹 워크숍 등을 거쳐 아이디어를 구체화했다. 성과발표회에서는 6개 팀이 △청년층 수면 건강관리 앱 △비만치료제 광고 검증 앱 △희귀난치질환 환자 가이드북 △NFC 기반 음성 복약 플랫폼 △독거노인 대상 AI 팟캐스트 △복약정보 연결 플랫폼 등을 선보였다. 대상은 다제약물 복용 문제 해결을 위한 복약정보 연결 플랫폼 ‘약손’을 개발한 6조가 받았다. 의료진과 보호자가 복약 정보를 공유할 수 있도록 설계한 점에서 높은 평가를 받았다. 최우수상은 비만치료제 관련 과장광고를 검증하는 앱을 제안한 2조가 수상했다. 시력 저하로 복약 정보를 확인하기 어려운 고령층을 위한 NFC 기반 음성 안내 서비스 ‘약톡’은 우수상에 선정됐다. 수료식에 앞서 노연홍 한국제약바이오협회 회장이 ‘제약바이오 분야의 현재와 미래’를 주제로 특강을 진행했다. 이후 조욱제 유한양행 대표가 수료생 36명에게 수료증을 전달했다. 프로그램 기간에는 유한양행 연구개발(R&D), 임상, 마케팅, ESG경영실 등 임직원들이 멘토로 참여해 제약·바이오 산업의 현장 경험을 공유했다. 희귀난치질환 관련 프로젝트를 진행한 참가자들은 유한양행 연구원을 직접 만나 치료제 개발 과정과 현장 의견을 듣기도 했다. 유한양행은 앞으로도 유일한아카데미를 확대해 보건·복지 분야에서 사회문제 해결에 나설 청년 인재를 육성한다는 계획이다. ◆동화약품, 광복절 맞아 특별 캠페인…판매 수익금 1% 독립유공자 후손에 기부 동화약품이 광복절을 맞아 독립운동의 역사를 되새기고 독립유공자 후손을 지원하는 특별 캠페인을 진행한다. 동화약품은 12일부터 오는 24일까지 네이버 브랜드 스토어에서 ‘대한민국 일상을 채우는 활(活)력’을 주제로 광복절 기념 캠페인을 연다고 12일 밝혔다. 이번 캠페인은 일제강점기 독립운동을 지원했던 동화약품의 역사를 알리고 독립유공자 후손에게 실질적인 도움을 전하기 위해 마련됐다. 동화약품의 전신인 동화약방은 일제강점기 당시 대한민국임시정부와 국내를 연결하던 비밀 연락 조직인 서울연통부의 거점으로 활용됐다. 초대 사장 민강 선생을 비롯한 동화약방 관계자들은 활명수 판매 수익을 독립운동 지원에 사용한 것으로 알려졌다. 동화약품은 캠페인 기간 네이버 브랜드 스토어에서 판매하는 ‘까스활’, ‘소다활’, ‘편안활 스트롱’의 수익금 가운데 1%를 한국해비타트의 ‘독립유공자 후손 주거환경 개선 사업’에 기부할 예정이다. 광복절의 의미를 일상에서 되새길 수 있도록 한정판 굿즈도 마련했다. 대상 제품을 구매한 고객에게는 한정 수량으로 ‘기억 키캡 키링’을 증정한다. 키링은 광복절을 기억하자는 의미를 담아 ‘ㄱ’자 형태로 제작됐다. 태극기와 ‘대한민국’ 문구, 무궁화, 동화약품의 부채표 등을 활용해 광복절의 역사적 의미를 표현했다. 캠페인 기간에는 주요 부채표 제품을 할인 판매한다. 까스활 10개입 3박스, 소다활 24개입, 편안활 스트롱 24개입 2박스 등이 할인 대상이다. 제품 구매 후 리뷰를 작성한 고객에게는 네이버페이 1000원을 돌려주는 혜택도 제공한다. 동화약품 관계자는 “독립운동가들의 정신을 기억하고 독립유공자 후손에게 실질적인 도움을 전하고자 캠페인을 기획했다”며 “한정판 ‘기억 키캡 키링’을 통해 광복의 의미를 일상에서 되새기는 계기가 되길 바란다”고 말했다.
2026-08-12 16:29:29
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기체를 결정처럼 줄 세웠다…KAIST, AI로 다공성 소재 역설계
[경제일보] KAIST 연구진이 다공성 물질 안에서 기체 분자를 결정처럼 규칙적으로 배열하고, 원하는 배열을 만들어내는 소재를 인공지능(AI)으로 거꾸로 설계하는 기술을 내놨다. 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀의 성과로, KAIST는 11일 이같이 밝혔다. 연구에 쓰인 금속-유기 골격체(MOF)는 금속과 유기물이 결합해 만들어진 결정성 물질로, 나노미터 크기의 구멍이 무수히 뚫려 있다. 스펀지가 물을 머금듯 미세 기공에 기체를 담는다. 그동안 이 분야 연구는 얼마나 많은 기체를 붙잡아 두느냐에 집중돼 있었고, 기공 안에 들어간 기체 분자는 무질서하게 흩어져 붙는다고 여겨졌다. 연구팀은 기공 구조를 정교하게 설계하면 기체가 자리 잡는 위치까지 조절할 수 있다고 봤다. 단일 원소 기체인 제논(Xe)으로 확인 작업을 했다. 방대한 MOF 구조를 탐색한 끝에 코발트 기반 물질 Co-CAU-36에서 제논이 규칙적인 격자를 이루는 현상을 찾아냈다. 컴퓨터 시뮬레이션(GCMC) 결과 제논 원자들은 기공 안에 흩어지는 대신 체심 입방 격자(BCC) 형태로 정렬됐다. 기공이 일종의 틀 역할을 해 원자가 앉을 자리를 유도한 것이다. 기체에 극저온이나 고압 같은 극한 조건을 걸어 결정화하는 방식과는 접근이 다르다. 제논과 크립톤(Kr)을 함께 넣었을 때는 두 기체가 공간적으로 갈라졌다. 제논이 먼저 껍질 형태의 격자를 만들고 크립톤이 그 중심부에 자리 잡았다. 기존 분리 기술이 소재에 더 잘 달라붙는 기체를 골라내는 방식이었다면, 배열 차이로 기체가 나뉘는 경로를 확인한 셈이다. 제논과 크립톤은 대기 중 함유량이 각각 0.1ppm 안팎에 그쳐 지금은 공기를 극저온에서 증류해 뽑아낸다. 에너지 비용이 크고 공급도 불안정하다. 반도체 식각 공정과 위성 추진, 의료용 마취에 쓰이는 산업 가스여서 분리 방식이 바뀌면 파급이 작지 않다. 연구팀은 여기서 방향을 뒤집었다. 좋은 소재를 먼저 찾고 그 안에서 기체 거동을 확인하는 대신, 원하는 기체 배열을 먼저 정하고 그에 맞는 다공성 구조를 찾아가는 역설계를 시도했다. 기계학습과 유전 알고리즘을 결합한 방식으로 체심 입방(BCC)과 면심 입방(FCC) 형태의 배열을 만들어내는 새로운 구조를 설계했다. 김 교수 연구팀은 챗GPT 계열 언어모델을 활용해 MOF를 다루는 '챗MOF'와 트랜스포머 기반 다공성 소재 물성 예측 모델을 내놓는 등 AI를 소재 설계에 붙이는 연구를 이어왔다. 이번 성과는 그 흐름 위에서 예측을 넘어 구조 생성으로 넘어간 사례다. 다만 확인은 계산과 시뮬레이션 단계에서 이뤄졌다. 향후 이산화탄소와 수소로 적용 범위가 넓어지면 탄소 포집·분리와 수소 저장 소재 설계에 쓰일 수 있다. 분자의 위치와 배열에 따라 반응이 달라지는 촉매 분야로도 확장 가능성이 있다. 이번 연구에는 김영훈·김도훈 박사과정이 공동 제1저자로, 김승우 석사과정과 임윤성 박사가 제2저자로 참여했다. 논문은 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈에 6월 23일 온라인 게재됐다. 과학기술정보통신부 한국연구재단의 이종소재지원사업과 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축·공동연구 지원사업의 지원을 받았다. 김지한 교수는 "이번 연구는 기체를 다공성 물질 안에서 결정처럼 줄 세운 첫 사례"라며 "기체를 얼마나 많이 담을지만 고민하던 데서 나아가, 원하는 배열까지 설계할 수 있는 새로운 가능성을 열었다"고 말했다.
2026-08-11 10:06:15
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KAIST 학부 연구실이 키운 3인, 12년 뒤 라이스대·버클리·릴리로
[경제일보] KAIST가 학부생 연구참여 프로그램(URP, Undergraduate Research Participation Program)의 장기 성과로 물리학과 박용근 교수 연구실 출신 세 명을 9일 공개했다. 2014년 학부 연구생으로 소개됐던 이들은 12년 뒤 미국 대학 조교수 둘과 글로벌 제약사 오픈이노베이션 책임자로 자리를 잡았다. URP는 2006년 KAIST가 국내 처음 도입한 프로그램으로, 미국 매사추세츠공대(MIT)의 학부연구기회 프로그램(UROP)을 본떴다. 학부생이 연구 주제를 직접 제안하는 창의과제와 교수 연구에 참여하는 연구과제로 나뉘며, 6개월 동안 장학금과 연구비를 함께 받는다. 아이디어 도출부터 실험 설계, 데이터 분석, 논문 작성까지 학생이 주도하는 구조다. 과학기술정보통신부 지원으로 운영되며 최근 5년간(2021~2025년) 679개 과제가 수행됐다. 조상연 라이스대 조교수는 학부 1학년 때 연구에 입문해 졸업 전까지 30학점이 넘는 연구학점을 이수했다. 학부 시절 제1저자 논문 중 말라리아 광학영상 연구는 2012년 국제학술지 트렌즈 인 바이오테크놀로지 표지논문으로 선정됐다. 이후 MIT·하버드대 공동 의과학 과정(HST)에서 박사학위를 받고 하버드 의대 조교수를 거쳐 올해 7월 라이스대에 부임했다. 나노레이저 입자와 생체광학기술로 개별 암세포와 치료용 세포를 장기간 추적하는 연구를 하고 있다. 조 교수는 "밤늦게 기숙사로 돌아가다 꺼져 있던 가로등이 켜지는 것을 보고 초고해상도 현미경 아이디어를 떠올렸는데, 박 교수님께서 막연한 호기심을 하나의 과학적 질문으로 구체화해주신 덕분에 논문으로 완성할 수 있었다"고 말했다. 조영주 UC버클리 조교수는 학부 연구생 시절 홀로그래픽 현미경과 인공지능(AI)을 결합한 가상 염색·진단 연구로 제1저자 논문 8편을 발표했다. 관련 성과는 네이처 셀 바이올로지와 사이언스 어드밴시스 등에 실렸다. 스탠퍼드대 응용물리학 박사과정에서 2022년 셀(Cell) 표지논문을 제1저자로 게재했고, 올해 7월 UC버클리에 임용됐다. 광학과 유전공학, AI를 묶어 뇌에 정보를 입력하는 양방향 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 개발 중이다. 이서은 일라이 릴리 리더는 진로가 다르다. 컬럼비아대 박사와 보스턴컨설팅그룹(BCG)을 거쳐 일라이 릴리 신경과학 부문에 합류했고, 바이오텍 인수·합병(M&A)과 라이선싱, 파트너십을 발굴하는 오픈이노베이션 업무를 맡고 있다. 학부 연구 경험이 연구자 트랙뿐 아니라 기술 기반 산업 전략으로도 이어진 사례다. 박용근 교수 연구실은 최근 5년간에도 병리조직 가상염색 등 4건의 URP 과제를 수행했다. 학교 전체로도 2023년 박세호 학부생이 제1저자로 참여한 시계열 인과관계 추정 방법론(GOBI) 연구가 네이처 커뮤니케이션즈에 실렸고, 2024년 윤태식 학부생은 천연물 세큐린진 G의 세계 최초 전합성 연구를 수행했다. 2025년에는 김민재 학부생의 웨어러블 이산화탄소 센서와 OLED 디스플레이 연구가 디바이스와 네이처 커뮤니케이션즈에 각각 게재됐다. 박 교수는 "KAIST 학부생의 역량은 글로벌 톱스쿨 학생들과 견주어도 뒤지지 않을 만큼 세계 최고 수준"이라며 "연구는 새로운 것을 발견하는 일이기에 학부생과 대학원생의 출발점은 같다"고 말했다. 배충식 총장은 "앞으로도 URP를 비롯한 다양한 연구 프로그램을 통해 학생들이 실패를 두려워하지 않고 도전하며, 세계 대학과 산업 현장에서 혁신을 이끄는 과학기술 인재로 성장하도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.
2026-08-09 17:06:49
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KAIST, ESS 전해질 생산 67% 단축…흐름전지 원가 병목 풀었다
[경제일보] 대용량 에너지저장장치(ESS)용 바나듐 전해질의 생산 시간을 67% 줄이는 공정이 나왔다. 흐름전지는 전해질 자체가 전기를 저장하는 매질이어서 전지 가격의 30~50%가 전해질에서 나온다. 생산 공정을 줄이는 일이 곧 시스템 가격을 건드리는 구조다. KAIST는 김희탁 생명화학공학과 교수 연구팀이 바나듐 레독스 흐름전지(VRFB)의 초기 구동용 전해질인 'V3.5+'를 빠르게 생산하는 공정을 개발했다고 5일 밝혔다. VRFB는 바나듐이 녹은 액체 전해질을 외부 탱크에 담아 순환시키며 충·방전한다. 탱크를 키우면 저장 용량이 늘어 출력과 용량을 따로 설계할 수 있고, 물을 기반으로 한 전해질이라 발화 위험이 낮다. 24시간 멈출 수 없는 AI 데이터센터의 보조 전원이나 태양광·풍력의 출력 변동을 받아내는 장주기 저장 용도로 거론되는 이유다. 문제는 그 전해질을 만드는 데 걸리는 시간이었다. 기존 공정은 5가 바나듐 전구체를 환원제로 4가까지 낮춘 뒤, 전기를 흘려 3.5가로 맞추는 2단계를 거친다. 마지막 전기분해 단계가 설비값과 전력비를 동시에 잡아먹으면서 대량 생산의 발목을 잡아왔다. 연구팀이 짚어낸 것은 병목의 위치다. 화학 환원은 평균 산화수가 약 +4.1에 이르는 지점부터 반응 속도가 급격히 떨어졌다. 연구팀은 바로 이 지점에서 전기분해 대신 백금-탄소(Pt/C) 촉매를 투입하도록 전환 시점을 다시 잡았다. 공정 전체를 바꾸는 대신 가장 느린 구간만 갈아 끼운 셈이다. 전환 시점을 앞당길 수 있었던 근거는 촉매 수명 분석에 있다. 강한 산화성 전해액 안에서 Pt/C 촉매는 탄소 지지체가 부식되고 백금 입자가 뭉치며 성능이 떨어진다. 연구팀은 촉매가 안정적으로 버티는 산화수 범위를 열역학적으로 규명하고, 촉매가 열화되면 반응 속도 상수가 줄어 생산 시간이 늘어난다는 점에 착안해 속도론 기반 가속 수명 평가법을 새로 만들었다. 이를 통해 2500회 이상 반복 생산에도 성능이 유지되는 것을 확인했다. 생산 시간은 기존의 3분의 1 수준으로 줄었고, 환원제로 쓴 옥살산 잔류물도 함께 제거됐다. 이번 성과는 김 교수팀이 7년 가까이 이어온 작업의 연장선에 있다. 연구팀은 2019년 한국에너지기술연구원과 함께 전기분해를 촉매 반응으로 대체하는 공정을 내놓아 생산 비용을 40% 낮췄고, 2021년에는 대용량 촉매 반응기로 연속 생산을 실증했다. 당시 남아 있던 과제가 화학 환원과 촉매 환원 사이의 전환 지점을 어디로 잡느냐였고, 이번 연구가 그 답을 산화수 수준에서 제시했다. 산업 적용을 좌우하는 대목은 설비 교체가 필요 없다는 점이다. 이미 상용화된 촉매를 쓰기 때문에 현재 가동 중인 바나듐 전해질 라인에 그대로 얹을 수 있다. 이번 연구는 롯데케미칼 지원으로 수행됐고, 관련 공정 기술은 롯데케미칼과 공동으로 국내 특허 등록을 마쳤다. 해외 특허도 출원 상태다. 롯데케미칼은 2019년부터 바나듐 전해액 사업을 준비해 왔고 2022년 바나듐 배터리 기업 스탠다드에너지에 650억원을 투입해 2대 주주에 올랐다. 전해액 국산화 측면에서도 의미가 있다. 국내 바나듐 전해액은 그동안 수입 의존도가 높았고, 중국 업체들이 수직계열화를 앞세워 저가 공급에 나서면서 가격 격차가 벌어져 있다. 국내 ESS 보급의 주된 통로인 전력거래소 중앙계약시장 물량은 리튬인산철(LFP) 배터리가 대부분 가져갔다. 흐름전지가 이 판에 끼려면 안전성 논리만으로는 부족하고 전해질 원가부터 낮춰야 한다. 김희탁 교수는 "이번 연구는 대용량 배터리 상용화의 가장 큰 숙제였던 전해질 생산 과정을 반응공학적으로 정밀 분석해 새롭게 설계한 성과"라며 "촉매가 전해액 환경에서 손상되지 않고 안정적으로 작동하는 조건을 과학적으로 규명해 산업 현장의 생산 병목을 해결한 만큼 대용량 에너지저장 기술의 상용화를 크게 앞당길 것으로 기대한다"고 말했다. 연구는 석경화 박사과정이 제1저자로 주도했다. 결과는 국제학술지 어드밴스드 에너지 머티리얼즈에 지난 5월 7일 온라인 게재됐고, 9월 초 공개되는 34호 표지논문으로 선정됐다.
2026-08-05 14:09:16
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오픈AI '아스트라', 10년 묵은 수학 난제 10개 풀었다
[경제일보] 오픈AI가 챗GPT를 이을 차세대 AI 모델 '아스트라'의 존재를 처음 공식화했다. 2일(현지시간) 오픈AI는 자사 뉴스룸을 통해 아스트라 내부 버전이 최소 10년, 대부분은 그보다 훨씬 오래 별다른 진전이 없었던 수학·이론전산학 난제 10개를 풀었다고 밝혔다. 이번에 다뤄진 난제는 고차원 구체 채우기, 부호 이론, 산술회로 복잡도, 군론, 연산자 대수, 양자 복잡도, 격자 암호, 극값 조합론 등 8개 분야에 걸쳐 있다. 성과는 단일한 형태가 아니다. 오픈AI에 따르면 10개 중 4개는 새로운 증명, 3개는 반례, 3개는 기존 한계치 개선이다. 비소픽군의 첫 구성, 폰노이만 대수에 관한 '콘 경직성 추측' 반증, 폴 에르되시가 제시한 문제 목록 중 다색 램지 수를 다룬 183번을 포함한 3개 문제 해결이 대표적이다. 1978년 이후 처음으로 고차원 구체 채우기 밀도의 상한을 개선했고 2인용 양자 게임에 대한 병렬 반복 정리도 증명했다. 오픈AI는 이 논리를 수학 증명 검증 도구 '린(Lean)'으로 규격화해 기계적으로 검증 가능한 형태로 함께 공개했다. 오픈AI는 아스트라가 해법을 찾는 데 쓴 전체 토큰 비용을 GPT-5.6 최상위 티어 '솔' API 요금으로 환산하면 약 2000달러, 우리 돈 290만원 수준이라고 설명했다. 아스트라가 만든 수학적 논증은 이후 같은 모델의 도움을 받은 인간 연구자들이 정식 논문 형태로 다듬었고 린 검증을 거쳤다. ◆ 올트먼, 워싱턴서 정관계 인사에 시연 디인포메이션에 따르면 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 이번 주 워싱턴DC를 찾아 아스트라를 정책 입안자와 규제 당국자들에게 직접 시연했다. 수지 와일스 백악관 비서실장, 스콧 베선트 재무장관, 하워드 러트닉 상무장관을 만났고 마크 워너(민주·버지니아), 라파엘 워녹(민주·조지아), 버니 모레노(공화·오하이오) 상원의원 등 여야 의원들과도 접촉했다. 올트먼 CEO는 여러 에이전트를 동시에 띄워 조율하고 장시간 결과물을 종합하는 능력이 아스트라의 핵심이라고 설명했다. 오픈AI는 최근 GPT-5.6을 내놓으며 최상위 '솔', 중간 '테라', 경량 '루나'로 이어지는 3단 체계를 도입했다. 아스트라가 이 체계에 추가되는 티어인지, GPT-6이라는 별도 세대로 나올지는 아직 정해지지 않았다. '아스트라'라는 이름 자체도 잠정적이라고 디인포메이션은 전했다. 한편 아스트라는 트럼프 대통령이 지난 6월 2일 서명한 행정명령에 따른 규제 체계를 적용받는 첫 모델이 될 가능성이 거론된다. 다만 이 체계는 의무 인허가가 아니라 프런티어 모델 개발사가 정부에 최장 30일간 사전 접근권을 자율적으로 제공하는 자발적 절차다. 관련 세부 기준은 재무부와 국가안보국, 사이버보안·인프라보안청, 국립표준기술연구소가 이달 1일까지 확정하도록 돼 있어 아스트라 실제 적용 여부와 시점은 알려지지 않았다.
2026-08-03 10:45:58