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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, 동물 몸짓 읽는 AI 개발…신약·정신질환 연구 속도 낸다 [경제일보] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 동물의 움직임을 언어처럼 학습하고 행동의 의미를 해석하는 인공지능(AI)을 개발했다. 생쥐 행동을 정밀하게 읽어 신약 후보물질 평가와 자폐, 우울증, 조현병 등 정신질환 연구에 활용될 수 있는 기술이다. KAIST는 뇌인지과학과 김대수 교수 연구팀이 동물의 움직임을 언어처럼 분석하는 AI 플랫폼 ‘비헤이버트(BehaVERT)’를 개발했다고 1일 밝혔다. 연구 결과는 컴퓨터비전 분야 국제학술지 ‘International Journal of Computer Vision(IJCV)’에 게재됐다. 비헤이버트는 생쥐의 코, 귀, 척추, 사지, 꼬리 등 골격 움직임을 자연어의 단어에 해당하는 ‘토큰’으로 변환해 학습한다. 이후 자연어 처리에 활용되는 BERT 기반 트랜스포머 모델을 적용해 시간 흐름에 따른 행동 패턴과 의미를 파악한다. 기존 AI 행동 분석은 특정 행동을 분류하는 데 머문 경우가 많았다. 비헤이버트는 행동의 순서와 맥락까지 함께 본다. 같은 움직임이라도 어떤 상호작용 속에서 나타나는지에 따라 의미가 달라질 수 있다는 점을 반영한 것이다. 연구팀은 비헤이버트를 사회적 상호작용, 다개체 행동, 3차원 움직임 분석, 자폐 행동 분석 등 국제 표준 벤치마크 5종에 적용했다. 그 결과 모든 평가에서 기존 최고 수준을 뛰어넘었다고 설명했다. 해석 가능성도 강점이다. 비헤이버트는 어떤 행동에 주목해 판단했는지 연구자에게 보여준다. 실험에서 AI는 자폐 모델 생쥐와 정상 생쥐를 구분할 때 ‘입과 입을 맞대는 접촉’에 집중했다. 이는 자폐 모델 생쥐가 접근 행동은 보이지만 실제 사회적 상호작용에는 결함을 보인다는 기존 연구와 일치한다. AI 내부에서는 움직임, 주의, 사회성 등 행동 특성이 체계적으로 정리된 것으로 나타났다. 연구팀은 이를 동물 행동에도 언어와 유사한 의미 구조가 존재할 수 있음을 보여주는 결과로 보고 있다. 이번 연구는 생명과학 전공 연구자들이 직접 AI를 익혀 모델과 학습 전략을 설계했다는 점에서도 의미가 있다. 연구팀은 웹 기반 골격·행동 라벨링 도구와 표준화 데이터셋, 모델 코드도 공개해 다른 연구자들이 활용할 수 있도록 했다. 활용 가능성은 넓다. 신약 개발에서는 후보물질 투여 뒤 나타나는 미세한 행동 변화를 정량적으로 분석할 수 있다. 정신질환 연구에서는 자폐, 우울증, 조현병 동물모델의 행동 특징을 더 정밀하게 비교할 수 있다. 행동유전학과 생태학 분야에서도 개체 간 상호작용과 환경 반응을 분석하는 도구로 쓰일 수 있다. 신승재 박사는 “사람이 정답을 알려주지 않아도 AI가 행동 데이터만으로 스스로 학습해 핵심 행동 특징을 찾아낼 수 있음을 확인했다”고 말했다. 김대수 교수는 “비헤이버트는 행동을 분류하는 수준을 넘어 행동의 의미까지 이해하는 새로운 AI 모델”이라며 “다양한 생명과학 분야에서 새로운 발견을 이끄는 연구 도구가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다. 한편 동물 행동 분석은 신약과 뇌질환 연구의 중요한 관문이다. 연구자가 눈으로 관찰하고 분류하는 방식만으로는 미세한 차이와 시간적 맥락을 놓치기 쉽다. 비헤이버트의 의미는 AI가 연구자를 대신한다는 데 있지 않다. 인간이 보지 못한 행동의 구조를 찾아내고 과학자가 다시 검증할 수 있는 새로운 도구를 제공한다는 데 있다.2026-07-01 16:14:40
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![[데이터 제약·바이오 브리프] SK바이오팜, 美 에모리대와 발작 예측 AI 공동개발 착수 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/03/17/20260317140715773155.png)
SK바이오팜, 美 에모리대와 '발작 예측 AI' 공동개발 착수 外 [경제일보] SK바이오팜은 조인트벤처 ‘멘티스 케어’를 통해 미국 에모리대학교 의과대학과 발작 감지·예측용 범용 AI 모델 공동 연구에 착수했다고 17일 밝혔다. 이번 공동 연구는 임상 환경의 표준인 10-20 뇌파(EEG) 시스템부터 축소 채널 기반 웨어러블 EEG까지 서로 다른 환경 전반에서 일관되게 작동하는 트랜스포머 기반 EEG 파운데이션 모델 개발을 목표로 한다. 멘티스 케어는 이번 협력을 통해 에모리대학교 의과대학 측이 보유한 100만 시간 이상의 비식별화 EEG 데이터를 기반으로 연구를 진행한다. 공동 연구는 △대규모 데이터 큐레이션 및 표준화된 전처리 파이프라인 구축 △고성능 발작 감지 파운데이션 모델 개발 △다양한 환자군 및 기록 환경에서의 검증 △축소 채널 기반 웨어러블 EEG 시스템에 대한 모델 적응 △발작 전 실시간 예측 모듈 확장 등 5개 핵심 축을 중심으로 추진된다. 다만 이번 연구는 초기 단계에 있으며 향후 연구를 바탕으로 개발될 실제 제품은 추가 개발과 임상시험, 관련 규제당국의 검토 및 승인 절차를 거쳐야 한다. 하산 코톱 멘티스 케어 CEO는 “에모리대학교 의과대학과의 공동 연구를 통해 개발하려고 하는 범용 AI 모델은 연속적이고 실제 생활 환경에 기반한 모니터링을 가능하게 하는 핵심 기반 기술”이라며 “발작이 조절되지 않는 환자 3명 중 1명에게 이는 향후 근본적인 변화를 의미할 수 있다”고 설명했다. 이동훈 SK바이오팜 사장은 “SK바이오팜은 혁신 신약을 넘어 AI 기반 디지털 헬스케어를 통해 환자 치료의 새로운 가능성을 모색하고 있다”며 “멘티스 케어를 통해 AI 기술을 접목한 환자 중심 치료 혁신을 지속적으로 추진해 나가겠다”고 말했다. ◆메디톡스 ‘이노톡스’, 고온에서도 효능 유지…열 안정성 입증 메디톡스는 비동물성 액상 보툴리눔 톡신 제제 ‘이노톡스’의 열 안정성을 입증하는 비교 연구논문이 미용외과 분야의 국제학술지인 ‘미용성형술 저널 오픈 포럼(Aesthetic Surgery Journal Open Forum)’에 게재됐다고 17일 밝혔다. 연구는 고강도 초음파·고주파 등 에너지 기반 장비(EBD) 환경을 가정해 60℃에서 25분간 톡신 제제를 노출한 뒤 효능을 비교했다. 그 결과 ‘이노톡스’는 역가가 거의 유지된 반면 사람혈청알부민(HSA)을 사용하는 분말형 제제는 최대 51%까지 감소했다. 연구팀은 폴리소르베이트20과 L-메티오닌이 단백질 변성을 억제해 열 안정성에 기여한 것으로 분석했다. 이에 따라 EBD와 병용 시 ‘이노톡스’가 유리한 옵션이 될 수 있다는 설명이다. 메디톡스 관계자는 “이번 연구를 통해 에너지 기반 미용의료기기(EBD)와의 톡신 제제 복합시술시 ‘이노톡스’가 최적화된 옵션으로 고려될 수 있음을 과학적으로 입증했다”며 “앞으로도 경쟁 제품 대비 차별화된 제품력을 바탕으로 시장 내 입지를 더욱 공고히 할 것”이라고 말했다. ◆진양곤 의장, HLB 계열사 지분 확대…핵심 파이프라인 기대 반영 진양곤 HLB그룹 의장이 계열사 지분을 잇달아 매수하며 기업 성장성에 대한 자신감을 드러냈다. 17일 HLB그룹에 따르면 진 의장은 최근 HLB이노베이션 9000주를 비롯해 HLB파나진 2만주, HLB테라퓨틱스 1만9531주를 장내 매수했다. 올해 들어서도 HLB이노베이션 20만7000주, HLB파나진 39만811주, HLB테라퓨틱스 5만2531주를 추가 매입하며 지분 확대에 속도를 내고 있다. 이번 매수는 주요 파이프라인 성과를 앞둔 시점에서 책임경영과 미래 가치에 대한 확신을 보여주는 행보로 해석된다. HLB이노베이션 자회사 베리스모 테라퓨틱스는 오는 4월 AACR 2026에서 CAR-T 치료제 ‘SynKIR-110’ 임상 1상 중간 결과를 공개할 예정이다. 해당 기술은 T세포 탈진 한계를 극복한 플랫폼으로 글로벌 기술수출 기대가 커지고 있다. HLB테라퓨틱스는 자회사 리젠트리를 통해 신경영양성각막염 치료제 ‘RGN-259’의 글로벌 임상 3상 결과를 오는 6월 발표할 계획이다. HLB파나진 역시 AOC 기반 신약 개발과 유럽 IVDR 인증 확보를 통해 사업 확장에 나서고 있다. HLB그룹 관계자는 “진양곤 의장의 잇따른 주식 매수는 주요 파이프라인의 진전과 사업 성과를 바탕으로 회사의 미래 가치에 대한 확신이 반영된 것”이라며 “지분 확대를 통해 주주와 이해관계를 같이하는 동시에 향후 성장과 기업가치에 대한 경영진의 강한 자신감을 보여주는 행보”이라고 말했다.2026-03-17 14:24:39
![[사설] 중국 반도체·AI의 돈은 어디서 왔나](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/14/20260814171438822566_518_323.jpg)