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전기차 배터리 전극소재 두께 2배로 늘렸더니 "운행 거리도 2배"

전기차 배터리에서 에너지 저장 용량을 늘리는 직접적인 방법은 전극 소재를 두껍게 만드는 것이다. 전극 소재가 두꺼워지면 전극 표면적이 늘어나 더 많은 이온을 저장할 수 있기 때문이다. 그러나 이는 배터리 불안정과 수명 단축을 초래한다. POSTECH은 화학과 박수진 교수 연구팀(정재호 박사과정생, 김성호 박사)이 서울대 연구팀과 기능성 탄소나노튜브(CNT)로 두꺼운 배터리 전극에서도 안정적인 성능을 구현하는 방법을 찾는데 성공했다고 19일 밝혔다. 연구결과는 재료과학 분야 국제 학술지 '어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)'에 게재됐다. 전극을 두껍게 만들면 저장할 수 있는 에너지는 늘어나지만, 이온이 이동해야 할 거리가 늘면서 내부 저항이 커지고 성능 저하가 빠르게 나타난다. 전극과 전해질이 만나는 경계면 역시 불안정해진다. 도로는 넓어졌지만, 교차로가 막혀 차량 흐름이 멈춘 것과 같은 상황이다. 연구팀은 이에 대한 답을 전기가 잘 통하는 CNT에서 찾았다. 크기가 머리카락 굵기의 수만 분의 1인 CNT 소재가 배터리 전극에서 전자의 이동 통로 역할을 한다. 다만 서로 뭉치는 성질 탓에 두꺼운 전극에서는 고르게 퍼지기 어려웠다. 이에 연구팀은 CNT 표면에 이온과 친한 고분자 기능기를 붙여 전극 내부에 균일하게 퍼지도록 설계했다. 이 기능성 CNT는 전극 안에 촘촘한 전자·통로를 형성해 전극이 두꺼워져도 충전과 방전 속도가 느려지지 않고, 성능 저하도 크게 줄이는 효과를 냈다. 박수진 교수는 "기술 핵심은 전극 내부뿐 아니라 양극과 음극 경계면까지 동시에 안정화했다는 점"이라며 "배터리 수명을 떨어뜨리던 충·방전 과정 중 화학 반응을 정교하게 조절해 양극에서 구조 붕괴를 막고 음극에서는 균일한 보호막이 형성되도록 유도했다"고 설명했다. 연구팀은 이처럼 전극 간 반응을 상호 조율하는 개념을 '화학적 소통(crosstalk)'이라 명명했다. 그동안 문제로 여겨졌던 반응을 오히려 배터리를 보호하는 장치로 전환한 것. 실험 결과, 이 기술을 적용한 배터리 전극은 기존 CNT 전극(두께 약 98 µm)보다 두 배 가까이 두꺼운 전극(약 190 µm)에서도 높은 안정성을 유지했다. 박수진 교수는 “전극을 두껍게 만드는 것은 고용량 배터리의 필수 조건이지만, 계면 불안정이 상용화의 걸림돌이었다”라며 “이번 연구는 전기차와 에너지저장장치(ESS) 등 차세대 대형 배터리 설계 방향을 바꿀 수 있는 성과”라고 말했다. 한편, 이번 연구는 한국연구재단 미래방사선 강점기술 고도화 사업의 지원으로 수행됐다.

2026.01.19 13:28박희범 기자

AI로 식별한 '귓불 주름', 뇌소혈관 손상과의 연관성 규명

프랭크 징후(Frank's sign)는 한쪽 또는 양쪽 귓불에 약 45° 각도로 깊게 파인 사선형 주름으로, 1973년 미국 의사 샌더스 프랭크(Sanders Frank)가 협심증 환자에서 자주 관찰된다는 사실을 처음 보고하면서 알려졌다. 과거에는 단순 노화 현상으로 여겨졌으나, 최근에는 심근경색, 뇌졸중, 혈관성 치매 등 심뇌혈관질환과의 연관성이 제기되며 전신 혈관 상태를 가늠하는 보조적 지표로 주목받고 있다. 하지만 혈관성 질환 환자에서 프랭크 징후가 빈번하게 나타난다는 상관관계만 확인됐을 뿐, 뚜렷한 인과관계나 발생 기전은 아직 증명되지 않았다. 더욱이 프랭크 징후를 식별하는 표준화된 방법이 없고 연구자마다 평가 기준이 제각각이라 동일한 환자라도 평가자에 따라 결과가 달라질 수 있다는 문제가 있었다. 이러한 가운데 분당서울대병원 정신건강의학과 김기웅 교수팀이 세계 최초로 3D 뇌 MRI에서 프랭크 징후를 자동으로 탐지하는 AI 모델을 개발하고, 프랭크 징후와 유전성 뇌소혈관 손상 정도 간 연관성을 규명한 연구 결과를 연이어 발표했다. 그간 프랭크 징후 구별 시 연구자가 실제 귀나 2차원 사진을 육안으로 관찰하는 방식에 의존해 주관적 요소가 개입될 수밖에 없었다. 이를 해결하고자 김기웅 교수팀(제1저자 서울대 융합과학기술대학원 조성만 연구원)은 3D 뇌 MRI에 양쪽 귓불을 포함한 얼굴이 함께 촬영된다는 점에 착안, 뇌 MRI에서 추출한 3차원 얼굴 이미지를 활용해 프랭크 징후를 자동으로 탐지하는 AI 모델을 개발했다. 분당서울대병원에서 수집한 400건의 뇌 MRI를 바탕으로 전문가가 수동으로 구분하고 표시한 프랭크 징후를 AI에 학습시켰다. 이후 학습에 사용하지 않은 별도의 분당서울대병원 데이터셋(총 600건)으로 1차 검증, 충남대병원·강원대병원·세브란스병원 다기관 데이터셋(총 460건)으로 2차 검증을 진행했다. 검증 과정에서는 전문가가 수동 표시한 프랭크 징후 영역과 AI가 자동으로 분할한 영역을 비교해 AI의 정확도를 평가했다. 여기서 '분할'(segmentation)이란 색칠 공부할 때 특정 부분만 색을 칠하듯이 AI가 귓불 주름을 찾아 표시하는 작업을 의미한다. 그 결과, 전문가가 수동으로 표시한 영역과 AI가 자동으로 분할한 영역의 일치 정도를 측정하는 DSC(Dice 유사도 계수, 1에 가까울수록 유사) 값이 두 차례의 검증에서 0.734, 0.714로 나타났다. 이는 AI가 찾아낸 영역이 전문가의 판단과 70% 이상 부합한다는 뜻으로, 의료영상 분야에서 높은 수준으로 인정받는다. 또 프랭크 징후의 유무를 얼마나 정확히 구분하는지 나타내는 AUC(분류 성능, 1에 가까울수록 우수) 값은 모두 0.9 이상을 기록, AI 모델이 다양한 임상 현장에서 안정적으로 작동할 수 있음이 입증됐다. DSC 값은 두 영역의 겹침 정도를 수치화한 것으로, AI가 전문가와 거의 일치하게(약 87%) 주름을 찾아냈다는 의미를 가진다. 프랭크 징후, 유전성 뇌소혈관 손상 정도(뇌백질변성)와 연관 김기웅 교수팀(제1저자 서울대 융합과학기술대학원 조성만 연구원, 공동 교신저자 제주대병원 박준혁 교수)은 앞선 연구에서 개발한 AI 모델을 활용해 유전자 돌연변이로 생기는 뇌소혈관질환인 카다실(CADASIL)에서 프랭크 징후가 혈관 손상 정도와 밀접한 연관성이 있음을 규명했다. 기존 연구들은 노화, 고혈압 등 여러 위험인자가 복합적으로 작용하는 일반 혈관성 질환을 다뤄 '혈관성 질환 환자에서 프랭크 징후가 흔하다'는 연관성을 밝히는 데 그쳤으며, 프랭크 징후가 실제 혈관 손상 정도를 반영하는지는 확인하지 못했다. 이에 연구팀은 뇌소혈관질환 중 발병 원인이 단일 유전자 변이로 비교적 명확한 카다실 환자를 대상으로 프랭크 징후와 뇌백질변성(WMH) 사이의 연관성을 분석했다. 카다실은 뇌 중심부를 둘러싼 부위가 손상돼 하얗게 변하는 뇌백질변성이 특징적으로 나타나며, 손상이 누적돼 부피가 클수록 뇌졸중 및 치매 위험이 증가한다. 유전자 검사로 확진된 카다실 환자(81명)와 연령·성별을 일치시킨 일반인(54명)에 대해 자체 개발한 AI 모델로 식별한 프랭크 징후 위험을 대조하고, 더 나아가 카다실 환자군 내에서 프랭크 징후와 뇌백질변성 부피 간 상관관계를 살폈다. 분석 결과, 카다실 환자군의 프랭크 징후 발생률은 66.7%로 일반인(42.6%)보다 유의하게 높았으며, 연령 등 다른 요인을 통제한 뒤에도 카다실 환자는 일반인에 비해 프랭크 징후가 있을 확률이 4.2배로 확인됐다. 또 카다실 환자 중 프랭크 징후가 있는 그룹은 없는 그룹 대비 뇌백질변성 부피가 약 1.7배 컸다. 주목할 부분은 카다실 환자군을 뇌백질변성 부피에 따라 하위, 중위, 상위 세 그룹으로 나눴을 때, 프랭크 징후 발생률이 37.0%, 66.7%, 74.1%로 비례적으로 증가했다는 점이다. 이는 프랭크 징후가 카다실의 중증도와 관련이 깊음을 뒷받침하는 증거가 된다고 연구진은 전했다. 김기웅 교수(교신저자)는 “이번 연구를 통해 논란을 거듭해 온 프랭크 징후가 단순 노화 지표가 아니라 유전성 뇌소혈관 손상의 정도를 객관적으로 반영한다는 과학적 근거를 제시했다”며 “프랭크 징후만으로 질환을 진단할 수는 없지만, 다른 혈관성 질환 위험인자가 있다면 귓불 주름이 추가적인 신호가 될 수 있으므로 전문의 상담을 받아보는 것이 좋다”고 전했다. 한편 이번 연구들은 보건복지부·한국보건산업진흥원 보건의료기술연구개발사업, 보건복지부·과학기술정보통신부 치매극복연구개발사업단의 지원으로 수행됐으며, 국제학술지 'Scientific Reports(IF: 3.8)', 'Journal of Clinical Medicine(IF: 3.0)'에 각각 게재됐다.

2026.01.12 10:26조민규 기자

분당서울대병원-표준과학연구원, 첨단재생의료기술 발전 업무협약

분당서울대병원 미래혁신연구부와 한국표준과학연구원 바이오의료측정본부는 지난 7일 첨단재생의료기술 발전을 위한 업무협약을 체결하고, '오가노이드 및 유전자·세포치료제 품질 개선 연구'를 위해 상호 협력키로 했다. 오가노이드와 유전자·세포치료제는 첨단재생의료 분야에서 주목받고 있는 중요한 연구분야로 이의 품질관리는 첨단재생의료 기술 개발의 성공을 위해 상당히 중요한 위치에 있다. 인간이나 동물의 장기 기능과 특성을 일부 재현한 3D 배양 장기인 오가노이드는 실제 장기와 유사한 환경을 통해 약물 시험, 질병 연구, 재생 의학 등 다양한 연구 분야에서 활용된다. 이때 철저한 품질관리가 이뤄지지 않으면 연구 결과의 정확성이 떨어져 실제 임상 적용에 큰 어려움이 발생할 가능성이 높다. 또 유전자·세포치료제의 개발 역시 고도의 기술력이 필요한데, 치료의 안전성과 효과 보장, 나아가 기술 상용화를 위해서는 병원과 연구기관의 광범위한 협력이 필요할 수밖에 없다. 이번 업무협약을 기반으로 양기관은 ▲보유기술 이용 촉진과 강화를 위한 기술자문 및 업무교류 ▲오가노이드 및 유전자·세포치료제 품질관리를 위한 공동연구 수행 ▲연구장비 활용 및 연구인력 교류 ▲국책과제 기획 및 공동 수주 등 다양한 분야에서 협력키로 했다. 뿐만 아니라 첨단재생의료 품질관리 기준을 확립하고 이를 환자 치료와 임상 환경에 실질적으로 적용함으로써 협력 연구 결과의 신뢰도 향상에도 기여한다는 계획이다. 분당서울대병원 조석기 미래혁신연구부장은 “이번 업무협약은 첨단재생의료 분야 품질 관리 시스템의 글로벌 경쟁력 확보를 위한 중요한 첫걸음”이라며 “공동 연구 성과를 신뢰할 수 있는 수준으로 향상시키고, 개선된 연구 결과가 새로운 치료 전략 개발로 이어질 수 있도록 노력할 방침”이라고 밝혔다. 한국표준과학연구원 배영경 바이오의료측정본부장은 “오가노이드 및 유전자·세포치료제의 품질 관리 수준은 연구 결과의 정확성과 치료제의 안전성으로 직결 될 수밖에 없다”며 “양 기관이 가진 전문 기술을 결합하고 기술 자문, 연구 장비 공유를 통해 품질 관리 강화 시스템을 지속 발전시킬 계획”이라고 강조했다.

2026.01.08 18:43조민규 기자

[인사] 분당서울대학교병원

◇보직임용 ▲마취통증의학과장 이평복 ▲간호본부장 이정희 ▲영상의학과 운영팀장 정용환 ▲국제진료팀장 김은경 ▲수술간호팀장 백현주 ▲의공팀장 이현성(2026년 1월 1일자)

2026.01.06 19:46조민규 기자

"소아천식 증상 '천명음', AI로 정밀 구분"

기관지가 좁아지면서 발생하는 이상 호흡음을 감지하는 인공지능(AI)이 학습된 환경에서만 높은 성능을 발휘하는 한계를 극복하고 새로운 환경에서도 성능을 일관되게 유지하는 고도화된 모델이 나왔다. 분당서울대병원 소아청소년과 김경훈 교수팀(제1저자 광주과학기술원 김준우 박사후연구원)은 기존 학습 환경과 의료기기, 환자 연령 등이 서로 다른 조건에서 수집된 호흡음에서도 천명음(쌕쌕거림)을 정밀하게 구분할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 밝혔다. 천명음은 천식 환자에서 흔히 나타나는 증상으로, 공기의 통로인 기도가 좁아져 압력에 의해 숨을 쉴 때마다 나는 고음의 쌕쌕거리는 호흡음이다. 특히 소아의 경우 성인보다 구조적으로 기도가 좁아 호흡기질환에 취약한 만큼 천명음을 정확하고 신속하게 감지해 천식 등 호흡기질환을 조기 진단하는 것이 매우 중요하다. 이에 AI 기술의 비약적인 발전과 함께 환자의 호흡음을 분석해 천명음과 같은 비정상적 숨소리를 가려내는 인공지능 모델이 잇달아 등장하고 있다. 문제는 호흡음이 의료기기, 청진 위치, 환자 연령 및 성별 등 환경적 요소인 '메타데이터'에 따라 크게 변동될 뿐 아니라 각 요소가 미치는 영향이 다른데도 불구하고, 기존의 AI 모델들은 이를 충분히 고려하지 않았다는 점이다. 이로 인해 AI가 이상 호흡음의 본질적 특성을 제대로 학습하지 못해 환경이 바뀌면 성능이 떨어지는 한계가 있었다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 메타데이터의 영향력 차이를 훈련 과정에 효과적으로 반영하는 두 가지 기법을 제시했다. 하나는 메타데이터별 중요도를 AI가 자동으로 판단해 학습 비중을 조정하는 '적응형 메타데이터 모델'이며, 다른 하나는 해당 작업을 연구자가 수동으로 수행하는 '메타데이터 활용 모델'이다. 연구팀은 자체 개발한 두 모델이 메타데이터가 완전히 다른 상황에서도 성능을 안정적으로 유지하는지 검증하고자 했다. 소아 환자만을 대상으로 하는 분당서울대병원 호흡음 데이터(총 2134개)와 환자 연령 등이 다양한 국제 공공데이터(ICBHI, 총 6898개)를 훈련용 및 테스트용으로 나눠 AI에 학습시킨 다음 천명음 감지 정확도를 평가했다. 그 결과 적응형 메타데이터 모델의 평균 정확도는 84.97%로 기존 모델(79.14%) 대비 약 7.37% 높게 나타났으며, 메타데이터 활용 모델은 84.58%로 확인됐다. 이는 AI가 환경에 따라 동적으로 가중치를 조정하는 적응형 메타데이터 모델이 효율성과 실용성은 물론 성능 측면에서도 우수함을 입증한다. 이번 연구는 새로운 데이터가 끊임없이 유입되는 현실을 반영해 환경 변화에 맞춰 학습 비중을 유연하게 조절하는 기술을 제시함으로써 실제 임상 현장에 적용 가능한 수준으로 AI 모델을 고도화했다는 점에서 의의가 크다. 김경훈 교수(교신저자)는 “청진은 이제 의사의 주관적 판단에 의존하던 단계에서 벗어나 AI 기반의 정량적 진단 체계로 전환되고 있다”며 “이번 연구는 의료 현장에서 소아 천식을 비롯한 호흡기질환을 조기 진단하고 모니터링할 수 있는 표준화된 AI 청진 시스템을 구축하는 데 기여할 것”이라고 밝혔다. 한편 이번 연구는 서울대학교에서 연구비를 지원받아 수행됐으며, 의료정보 분야 국제학술지 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics(IF: 6.8)'에 게재됐다.

2025.12.28 13:27조민규 기자

[1분건강] 간암, 병든 간에 더 잘 생긴다

간질환이 계속된다면 간암 재발률이 높아진다는 전문가 소견이 나왔다. 대한간암학회에 따르면, 간암은 간세포에서 발생하는 악성 종양으로, 원인은 만성 간질환과 지속적인 과음이다. 간암 환자 10명 가운데 9명은 진단 시점에 이미 B·C형 간염, 간경변, 지방간 등의 간질환을 보유하고 있는 것으로 보고됐다. 이 같은 간질환은 복수‧출혈‧간성 혼수 등의 합병증을 동반할 수 있다. 이는 간암 치료 과정을 더욱 어렵게 만드는 요인이다. 간암은 폐암, 췌장암과 함께 치료가 가장 어려운 암인데, 국가암등록통계를 보면 간암의 5년 상대 생존율은 39.4%에 그친다. 참고로 전체 암 환자의 5년 상대생존율은 72.9%다. 간은 침묵의 장기로 불릴 만큼 증상이 늦게 나타난다. 이는 간암 치료를 어렵게 만드는 또 다른 특징이다. 실제로 간암 환자의 대다수는 정기 검진 등에서 우연히 암을 발견한다. 진단 시 이미 암이 진행된 경우가 많다. 그 밖에 간암 특이적인 증상으로는 흰자위가 노랗게 변하는 황달이 있다. 드물게 오른쪽 윗배의 통증, 식욕부진, 체중감소가 동반될 수 있다. 하지만 다른 소화기 질환과 구별이 쉽지 않다. 간암은 조기에 발견할수록 치료 성과가 크게 달라지는 만큼 정기 검진이 가장 중요하다. 만성 간염이나 간경화가 있는 고위험군은 증상이 전혀 없어도 1년에 두 번, 즉 6개월마다 반복해서 초음파와 혈액 검사 두 가지를 반드시 받아야 한다. 간암의 위험 요인인 과음을 피하고, 간염을 예방하려는 노력도 필요하다. B형 간염은 백신 접종을 통해 예방 효과를 일평생 유지할 수 있다. 그렇지만 백신이 개발되지 않은 C형 간염은 감염 경로에 노출되지 않도록 주의하는 것이 최선의 예방법이다. 특히 타투, 반영구 화장, 피어싱을 각별히 주의하고, 면도기·손톱깎이 등 개인 위생용품 공유를 삼가야 한다. 일상에서 간 건강을 지키는 기본 원칙은 금연과 절주다. 음주 후에는 물을 충분히 마시고, 2~3일 금주 기간을 가져 간의 회복 시간을 확보해야 한다. 과체중과 복부 비만은 간암 위험을 높이므로 탄수화물과 기름진 음식은 줄이고, 생선·달걀·두부·살코기 등 단백질과 채소 위주의 식단이 권장된다. 유산소 운동과 근력 운동을 병행해 근육량을 유지하면 간 부담을 줄이는 데 도움이 된다. 서울대병원 소화기내과 유수종 교수는 “간암은 완치 판정을 후에도 5년 내 환자의 절반 이상이 재발을 경험할 만큼 재발 위험이 높다”라며 “암세포가 제거된 이후에도 간 자체의 질환 상태가 지속되면 새로운 간암이 다시 발생할 수 있다”라고 설명했다. 아울러 “만성 간질환 치료제와 간암 치료 전략의 발전으로 간암 치료 성적은 꾸준히 개선되고 있다”라면서도 “치료만으로는 한계가 있어 평소 생활 습관 관리와 간 건강을 지키는 것이 중요하다”라고 강조했다.

2025.12.21 10:00김양균 기자

카카오 임팩트, '테크포임팩트 캠퍼스' 성료…성과 공유

카카오의 기업재단 카카오임팩트는 올 한 해 동안 총 5개 대학과 함께 운영한 '테크포임팩트 캠퍼스'를 마무리하고 오는 12일까지 대학별 성과발표회를 통해 프로젝트 결과를 공유한다고 8일 밝혔다. 카카오임팩트가 주관하는 '테크포임팩트 캠퍼스'는 학생과 비영리 기관을 연결해 사회문제 해결을 위한 기술 솔루션을 기획·개발하는 프로젝트형 수업으로, AI 시대에 필요한 '돕는 기술' 인재 양성을 목표로 한다. 올 봄학기는 ▲연세대학교와 ▲한양대학교에서, 가을학기는 ▲KAIST ▲서울대학교 ▲가천대학교에서 수업을 진행했다. 성과발표회는 지난 5일 ▲KAIST를 시작으로 오는 10일 ▲서울대학교, 11일 ▲가천대학교 순으로 이어진다. 올해는 두 학기에 걸쳐 총 202명의 대학생과 11명의 사회혁신가, 44명의 카카오멘토가 참여해 총 40개의 사회문제 해결 프로젝트를 기획했다. 주요 프로젝트에는 ▲연세대학교의 탈부착형 종이팩 자동 분리수거 모듈 ▲한양대학교의 전동보장구 수리이력 통합 관리 시스템 ▲KAIST의 이동약자 접근성 데이터 고도화 솔루션 ▲서울대학교의 제로웨이스트 샵 적용 솔루션 ▲가천대학교의 지역 언론 활성화 서비스 등이 포함됐다. 이 가운데 1학기에 프로토타입 개발을 완료한 연세대와 한양대 프로젝트는 실제 현장 적용을 앞두고 있다. 지난 5일 KAIST 대전 본원에서 진행한 성과발표회에는 류석영 카카오임팩트 이사장, 유승협 카이스트 전기및전자공학부 학부장, KAIST 학생 39명 등 총 64명이 참석해 한 학기 동안 수행한 돕는 기술 프로젝트 결과를 공유했다. 발표회에서는 팀별 서비스 소개와 프로토타입 시연이 이어졌고, 사회혁신가와 카카오멘토가 현장 경험을 바탕으로 기술적 완성도와 문제 적합성에 대해 피드백을 제공했다. 행사 말미에는 ▲혁신기술상 ▲사회가치상 ▲공감인기상 등 3개 부문에서 우수 프로젝트 시상이 진행됐다. 올해 프로젝트에서 학생들은 단순한 AI 도구 활용을 넘어 직접 AI 분석 모델을 개발해 기술에 적용했다. 또한, 소프트웨어 중심의 기술을 센서·모듈 등 하드웨어와 결합했고 그 결과 실제 사용 환경에 적용할 수 있는 구체적인 솔루션들이 탄생했다. 카카오임팩트와 대학의 지원도 한층 강화됐다. 프로젝트의 출발점인 문제 정의 단계부터 학생들이 사회가 실제 필요로 하는 기술을 기획할 수 있는 구조로 보완했다. 그 결과 ▲필드트립 ▲현장 조사 ▲유저 인터뷰 등 다양한 문제 정의 활동이 커리큘럼에 녹아들었다. 나아가 기업 현장에서 사용하는 실무형 도구를 도입해, 학생들이 실제 업무에 가까운 환경에서 프로젝트를 수행할 수 있도록 했다. 향후 카카오임팩트는 전공과 무관하게 더 많은 학생들이 IT 기술을 기반으로 사회문제 해결 역량을 기를 수 있도록 지원할 계획이다. 내년에는 지역들의 사회 문제 해결을 위해 4대 과기원과의 협력을 모색하고, 전국의 다양한 대학·학과와 연계해 돕는 기술 프로젝트를 확대할 예정이다. 류석영 카카오임팩트 이사장은 “테크포임팩트 캠퍼스의 핵심 가치는 사회문제를 해결하는 기술이 교육과 실험을 통해 확산되는 데 있다”며 “내년에는 사회문제 해결형 AI 인재를 전국적으로 육성하기 위해 대학·정부·현장의 협력을 더욱 강화해 나갈 계획”이라고 말했다.

2025.12.08 11:55박서린 기자

풍산그룹, 항균 동합금으로 병원 감염 예방 힘 보탠다

코로나19 이후 병원 내 감염관리 중요성이 커지는 가운데, 풍산그룹이 유해 세균을 사멸하는 동합금 제품을 서울대병원에 기부했다. 풍산그룹은 지난 5일 동 소재로 제작한 항균·항바이러스 제품 1천100여 점을 서울대병원에 전달했다고 8일 밝혔다. 풍산그룹이 연구·개발한 '바이오 메디카퍼' 소재는 코로나19를 비롯한 바이러스와 유해 세균을 99.9% 사멸하는 국내 최초 동합금 제품으로서, 사람의 손이 접촉하는 곳에 설치해 교차감염을 방지할 수 있다. 풍산그룹은 이 소재로 제작된 각종 출입문 손잡이와 자동문 스위치를 서울대병원 혜화동 본관과 암병동, 외래병동 등 사람의 왕래가 잦은 구역에 설치했다. 류진 회장은 “바이오 메디카퍼 제품들이 세균과 바이러스로부터 환자와 의료진을 안전하게 보호해 줄 것으로 기대한다”며 “앞으로도 풍산그룹은 국민 건강과 안전한 일상생활에 기여하기 위해 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

2025.12.08 11:14류은주 기자

[1분건강] 소아 모야모야병 유병률 늘고 신규 발생 줄고

희귀난치성 뇌혈관질환인 '소아 모야모야병'의 유병률은 지속 증가하고, 신규 발생률은 감소한 것으로 나타났다. 연구는 서울대병원 소아신경외과 김승기 교수, 의생명연구원 김상완 연구교수, 서울의대 이중엽 교수, 삼성서울병원 이종석 교수 등이 참여했다. 공동 연구팀은 2006년~2021년 국민건강보험공단에 등록된 전국 18세 미만 소아 모야모야병 환자 4323명을 분석했다. 그 결과, 국내 인구 10만 명당 소아 모야모야병 발생률은 지속적으로 감소해 2010년부터 약 2명 수준을 유지했다. 하지만 유병률은 2006년 9.3명에서 2021년 24.8명으로 증가했다. 모야모야병은 뇌로 혈액을 공급하는 혈관이 원인 없이 점차 좁아지는 만성 진행성 뇌혈관질환이다. 10세 전후 소아와 40세 전후 성인에서 주로 발병한다. 부작용은 뇌혈관이 막히거나 파열되는 허혈성·출혈성 뇌졸중이 있다. 이 가운데 소아 환자는 성인보다 허혈성 뇌졸중이 빈번하다. 장기 예후는 대체로 양호하지만 3세 미만에서는 진행이 빠르다. 예후 분석에서는 사망률과 전체 뇌졸중, 허혈성 뇌졸중 발생률이 통계적으로 유의미하지는 않지만, 지속적으로 감소하는 경향을 보였다. 사망률은 2007년 1000인년당 3.6명에서 이후 대부분의 연도에 1명 내외로 안정적으로 유지됐다. 연구팀은 이 결과가 국내 치료 환경이 소아 모야모야병 환자의 장기 생존에 유리하다는 점을 의미한다고 설명했다. 참고로 1000인년당 사망률이란, 환자 1000명을 1년간이나 100명을 10년간 관찰했을 때 발생한 사망 건수를 말한다. 또 치명적인 출혈성 뇌졸중은 2006년 1000인년당 3.3건에서 2021년 2.0건으로 약 40% 유의미하게 감소했다. 이와 함께 수술법으로는 대부분 간접문합술이 실시됐고, 전체 수술률은 점차 증가해 2018년부터는 88%의 환자가 수술적 치료를 받았다. 수술군은 비수술군 대비 평균 연령이 어린 것으로 나타났다. 김승기 교수는 “이번 연구를 통해 전국 소아 모야모야병 발생률과 예후에 대한 기초 자료를 확보했다”라며 “축적된 역학 자료를 기반으로 향후 다기관 임상 네트워크 구축 등을 통해 국내 임상 현실에 최적화된 소아 모야모야병 치료 방향이 수립되길 기대한다”라고 말했다. 한편, 연구는 국제학술지 '국제 뇌졸중 저널' 최근호에 게재됐다.

2025.12.05 10:22김양균 기자

적도 근처서 나타났다 바로 사라지는 '쌍 소용돌이' 현상 54년 만에 수학모델로 증명

적도 근처에서 드물게 관측되는 '쌍 소용돌이' 이론을 국내 연구진이 54년만에 수학적으로 증명했다. 이 이론은 러시아 수학자 사도브스키(V. S. Sadovskii)가 1971년 서로 반대 방향으로 돌며 완전히 맞붙은 채로 움직이는 특수한 소용돌이 쌍을 수치 시물레이션을 통해 제시했다. 사도브스키 패치로 알려진 이 모델은 당시 ▲바람이 완벽히 일정할 것 ▲마찰이 전혀 없을 것 ▲외부 방해가 없는 등의 이상적 유체 안에서 존재한다는 전제가 달렸다. 이 전제를 만족하면, 서로 반대 방향으로 돌며 회전 세기가 균등한 두 소용돌이가 맞붙은 상태에서 직진하게 된다. UNIST는 수학과 최규동 교수 연구팀(심영진 학생)과 서울대 정인지 교수 연구팀이 사도브스키 패치가 오일러 방정식의 해로서 존재할 수 있음을 수학적으로 증명했다고 2일 밝혔다. 오일러 방정식은 점성(마찰)이 없는 이상적인 유체가 어떻게 움직이는지를 설명하는 이론이다. 최규동 교수는 "수학적으로 존재를 증명하는 가장 확실한 방법은 사도브스키 패치의 모양과 운동을 동시에 설명하는 함수, 즉 유체의 운동법칙인 오일러 방정식의 해를 직접 찾아내는 것"이라며 "하지만 이러한 함수를 실제 구하는 것은 일반적으로 불가능에 가깝다"고 말했다. 두 소용돌이가 대칭축에서 완전히 접촉한 채 끊김 없이 이동해야 하는 특수한 구조 탓에 수학자들도 방정식 해의 '존재'를 논리적으로 입증하기가 쉽지 않다는 것이다. 연구팀은 그동안 이의 수학적 규명을 놓고, 북경대 황퉁 (Huang-Tong) 교수팀과 치열한 경쟁을 펼쳐 왔다. 최 교수는 "이번 성과는 단순한 사도브스키 패치의 수학적 존재성 뿐만 아니라 역학적 타당성, 즉 물리적 안정성도 함께 검증했다"고 강조했다. 연구팀은 이번 연구에서 변분법을 사용했다. 특정 조건을 만족하는 여러 가지 가능한 함수 중에서 주어진 값을 최대화 또는 최소화하는 함수를 찾는 방법이 변분법이다. 연구팀은 먼저 소용돌이 간격을 작게 설정하고 소용돌이 회전 세기에 상한을 두는 조건을 걸어둔 뒤, 그 안에서 운동에너지가 가장 큰 값을 갖는 소용돌이 쌍을 찾았다. 연구팀은 이렇게 얻어진 최대 에너지 소용돌이 쌍의 구조를 단계적으로 분석한 결과 그 모양이 사도브스키가 제안한 패치의 형태와 일치함을 확인했다. 연구팀은 이번 성과가 향후 난류 연구, 항공기와 선박의 후류 해석, 후지와라 효과와 같은 대기·해양 소용돌이 간의 상호작용 분야에서 유체역학적 이해의 토대를 넓혔다는 의미가 있다고 덧붙였다. 연구 결과는 수학 분야 국제 학술지 편미분방정식연보(Annals of PDE) 12월 호에 실렸다.

2025.12.02 08:00박희범 기자

과총 제22대 회장 당선자로 권오남 서울대 교수 선출

권오남 서울대 교수(1961년생)가 한국과학기술단체총연합회 제22대 회장에 선출됐다. 여성 회장이 선출되기는 지난 2016년 김명자 전 환경부 장관이후 두 번째다. 한국과학기술단체총연합회는 27일 한국과학기술회관 대회의실에서 '제5차 이사회'를 개최하고, 회장 당선자로 권오남 서울대 교수를 선출했다고 밝혔다. 권 차기 회장 임기는 오는 2026년 3월부터 2029년 2월까지 3년이다. 과총은 지난 11월 12일 회장후보추천위원회를 열어 권오남 서울대 수학교육과 교수(한국여성과학기술단체총연합회 회장), 박호군 인천연구원장(전 과학기술부 장관), 서판길 한국뇌연구원장, 신성철 KAIST 초빙석학교수(전 KAIST 총장), 이덕환 서강대 화학과 명예교수 등을 최종 후보로 확정한 바 있다. 이들은 지난 13일부터 26일까지 선거운동을 진행했다. 권오남 회장당선자는 한국수학교육학회 회장을 역임했다. 이화여자대학교를 졸업한뒤 서울대와 미국 인디애나대학교에서 수학 전공으로 석, 박사 학위를 받았다. 현재 한국여성과학기술단체총연합회 회장 및 과총 부회장, 세계수학교육심리학회 회장, 대통령직속 국가과학기술자문회의 부의장 직무대행으로 활동하고 있다. 과총은 내년 2월 28일 열릴 예정인 정기총회에서 회장 당선자를 심의, 최종 확정한다.

2025.11.27 17:46박희범 기자

인간 뇌 완벽하게 재현한 미니 '뇌 어셈블로이드' 개발

서울대학교는 생명과학부 신근유 교수 연구팀(김은지 박사, 통합과정 김윤희 연구생)등이 인간의 뇌를 완벽하게 재현한 조립형 미니 뇌인 '뇌 어셈블로이드'를 개발했다고 26일 밝혔다. 이 연구에는 고려대학교 최정민 교수와 POSTECH 김정훈 교수도 참여했다. 오가노이드(organoid)는 줄기세포를 3D로 배양해 특정 장기 구조를 모사한 미니 장기 모델을 말한다. 또 어셈블로이드(assembloid)는 서로 다른 세포·조직을 조립해 장기의 다층 구조와 세포 간 상호작용을 재현한 차세대 오가노이드를 의미한다. 연구팀은 인간 뇌 발달과정을 생체 외에서 단계적으로 모사하는 모듈 기반 뇌 어셈블로이드 기술을 개발했다. 뇌 오가노이드에서 단일 로제트를 정교하게 분리·확장해 릴린(단백질, Reelin) 발현 뉴런층과 다양한 아교세포 계열을 순차적으로 조립함으로써 실제 인간 대뇌피질의 6개 층 구조, 뉴런 간 기능적 연결성, 신경세포-아교세포 간 역동적 상호작용을 정밀하게 재현했다. 이 기술은 기존 오가노이드 모델에서 발생하던 구조적·기능적 이질성을 근본적으로 해소했다. 신근유 교수는 "지금까지의 인간 뇌 오가노이드는 성숙도와 균일성에서 한계가 많았다”며 “이번에 개발된 조립형 미니 뇌를 통해 기존 치료제의 한계를 뛰어넘는 미래형 뇌 질환 신약 개발의 혁신 플랫폼이 구축돼 조현병이나 치매, 자폐 등의 난치성 뇌질환 치료를 위한 새로운 신약개발 패러다임의 시대가 열릴 것"으로 기대했다. 이번 연구에서 공동 1저자로 등록한 김윤희 연구생은 “기존 뇌 오가노이드에 없었던 세포들을 체계적으로 재구성, 인간 뇌의 다종 세포가 협력하는 발달 과정을 역동적으로 모사하는 성숙한 뇌 모델을 발생시켰다는 점에서 의미가 있다"고 말했다. 연구결과는 과학기술분야 국제 학술지인 네이처 커뮤니케이션즈에 발표됐다. 연구는 과학기술정보통신부 '세종펠로우십'과 '줄기세포 ATLAS 기반 난치성 질환 치료 기술 개발'사업, 보건복지부 '보스턴코리아사업', 삼성미래기술육성재단 '삼성미래기술육성사업', 한국연구재단 'BK21사업' 지원을 받았다.

2025.11.26 20:22박희범 기자

누리호 4차 발사 준비 착착…오후 10시부터 산화제·연료 충전

한화에어로스페이스가 처음 제작을 주관한 누리호 4호기가 26일 낮 1시 현재 발사 12시간을 앞두고 발사대 운용을 위한 최종 점검에 들어갔다. 발사 3시간 전인 밤 10시부터 산화제/연료 충전을 시작한다. 우주항공청은 이날 오전 발사대에 세워진 누리호에 대한 엄빌리칼(공급선) 연결 등 설치작업을 완료한 상태다. 유공압 엄빌리컬 연결 및 기밀 점검 작업 등 외부 전원 인가, 유공압 설비 초기 상태 점검을 마쳤다. 오후엔 밸브 및 엔진 제어용 헬륨 충전 및 보충을 시작한다. 특히, 발사 4시간 전인 이날 오후 9시께 액체산소 공급라인 및 탱크 냉각에 들어간뒤 밤 10시부터 케로신과 액체산소 충전, 추진제 탱크 가압용 헬륨 충전을 진행할 예정이다. 이어 발사체 기립 장치 철수와 함께 관성항법유도시스템 정렬이 시작되고, 발사 10분 전부터는 발사체 이륙 직전 발사관제 시스템에 의한 발사자동운용(PLO) 단계에 진입한다. 발사 시간은 날씨 등의 변수가 없는 한 27일 1시 4분으로 예상됐다. 당초 정한 발사 예정 시간은 0시 54분~1시 14분 사이다. 지구궤도를 도는 우주물체(ISS 등)와의 충돌 가능성 등을 고려해 발사 5시간 30분 전인 오후7시 30분 발사관리위원회를 열어 발사시각을 최종 확정한다. 발사 때 지상풍 순간 최대 풍속이 초속 21m 넘으면 연기 발사 기상조건으로는 영하 10~영상 35도, 습도 25도 기준 98%이하, 압력은 947~1040 헥토파스칼, 지상풍은 발사시 평균 초속 15m, 순간최대 풍속이 초속 21m, 초고층 건물에 작용하는 풍하중이 200 킬로파스칼(kPa·deg)을 넘으면 안된다. 또 낙뢰나 구름도 비행경로에 없어야 한다. 우주항공청은 이외에 27일 발사체 이륙부터 위성 궤도 1주기 시점에 유인 우주선(ISS)이 200km이상 떨어져 있어야 발사가 가능할 것으로 내다봤다. 발사에 성공했을 경우 누리호 4호기는 170도의 발사 방위각을 따라 남쪽으로 비행하다 발사 125초만에 고도 63.4km에 도달하며 1단이 분리된다. 또 234초(201.9km)에 페어링 분리, 272초(257.8km)에 2단이 분리된다. 위성은 발사한지 807초, 지구궤도 600.1km에 도달했을 때 차중 3호 분리를 시작으로 20초 간격으로 927초까지(599.9km) 큐브위성을 2~7차로 분리하고, 비행이 종료될 예정이다. 나로호 4차 발사는 한국형발사체 고도화 사업의 일환으로 추진됐다. 사업기간은 2022년부터 2027년까지 총 6년으로 총 6천873억 8천만원이 투입된다. 이번 4차발사 운용 및 사업 주관은 한국항공우주연구원이 맡았다. 한화에어로스페이스는 발사체 제작을 총괄 주관하고, 처음으로 협력업체의 품질 관리 및 감독도 진행했다. 또 발사지휘센터(MDC)와 발사관제센터(LCC) 등의 발사 운용에도 참여한다. 발사체 제작을 민간이 맡기는 이번이 처음이다. 이들은 현재 누리호 5,6호기를 동시에 조립 중이다. 누리호 4호기는 발사체 길이만 47.2m, 직경 3.5m에 무게가 200톤이다. 총 3단으로 구성됐다. 1단은 75톤급 액체엔진 4기, 2단은 75톤급 액체엔진 1기, 3단은 7톤급 액체엔진 1기를 각각 갖췄다. 연료만 56.5톤, 산화제는 126톤이다. 탑재 중량은 총 2.2톤이다. 지난 2023년 발사한 누리호 3호기와 이번 4호기와의 가장 큰 차이는 발사시각이다. 4차 발사가 자정께 이루어지는 이유는 차중3호의 오로라 관측 미션 때문이다. 오로라 관측기 가장 용이한 위치에 위성을 올려 놓기 위해 자정 이후를 발사 시간으로 선택했다. 누리호 4호기 밤에 쏘는 이유는 오로라 때문…3,4호기 탑재체 무게도 365kg늘어 또 다른 차이는 위성 무게다. 누리호 3차에서는 위성 무게가 총 240kg이었으나, 이번에는 595kg이다. 위성사출장치 및 어댑터 무게도 3차 대비 125kg 증가한 365kg이다. 발사체 설계도 일부 변경됐다. 4호기에서는 다중위성 어댑터가 새로 개발돼 적용됐다. 또 상단 내부 카메라도 2기가 추가됐다. 3차 발사 당시 카메라 화각 제한으로 큐브위성 1기(도요샛 3호기)의 사출 여부 영상 확인이 어려웠기 때문이다. 누리호 4호기 탑재 위성은 모두 13기다. 주탑재 위성은 차세대중형위성 3호(CAS500-3)이다. 차중 3호는 무게만 516kg이다. 고도 600km에서 태양 위치를 따르는 태양동기궤도를 돌면서 ▲지구 오로라/대기광 관측 ▲우주 자기장/플라즈마 측정 ▲3D 바이오프린팅 및 줄기세포 기술 검증에 나설 계획이다. 임무 수명은 1년 이상이다. 이외에 부탑재위성인 큐브위성 12기가 함께 올라간다. 12기 제작은 항우연, 스페이스린텍, 한컴인스페이스, ETRI, 우주로테크, 코스모웍스, 쿼터니언, 서울대학교, 인하대학교, KAIST, 세종대학교가 주도했다. 차중 3호는 다중 위성 어댑터에 장착되고, 큐브위성은 개별 발사관에 탑재된다. 발사체 3단이 목표 고도에 도달하면 차중 3호가 먼저 분리된 뒤, 이후 약 20초 간격으로 큐브위성을 한 번에 2기씩 사출한다. 발사 후반부터는 남태평양 팔라우서 위성 등 추적 발사 이후 초반은 나로우주센터와 제주도 추적 레이더 및 텔레메트리 안테나를 통해 이루어지고, 발사 후반부인 위성 분리 시점부터 남태평양 팔라우 추적소 텔레메트리 안테나가 발사체 3단 및 위성 등을 추적한다. 우주항공청 현성윤 한국형발사체 프로그램장은 "이시간 현재 27일 새벽 발사는 정상 추진 중"이라며 "이번 발사는 특히, 민간에서 만든 발사체를 처음 발사한다는 의미가 있다"고 설명했다.

2025.11.26 13:52박희범 기자

HD현대오일뱅크, 서울대 AI 연구실에 액침냉각 도입

HD현대오일뱅크가 서울대와 협력해 캠퍼스 내 인공지능(AI) 데이터센터에 액침냉각 시스템을 도입한다. HD현대오일뱅크는 서울대학교 공과대학 및 액침냉각 시스템 운영업체인 데이터빈과 함께 '인공지능 인프라 액침냉각 실증 프로젝트' 양해각서를 체결했다고 26일 밝혔다. 이번 실증 프로젝트는 공랭식으로 운영 중인 서울대 AI 연구실 서버에서 발생하는 팬 소음과 높은 내부 온도로 인해 연구 활동에 지장이 생긴 상황을 개선하기 위해 추진됐다. 서울대의 인공지능 연구가 빠르게 확대되면서 보다 효율적인 냉각 기술이 필요해졌다. 이에 HD현대오일뱅크의 액침냉각 기술을 적용해 2026년 초부터 기존 공랭식을 액침냉각 방식으로 전환해 테스트를 진행할 예정이다. 실증 과정에서 서울대는 액침냉각 성능 테스트를 위한 데이터센터 공간과 GPU 서버를 제공한다. HD현대오일뱅크는 액침냉각액 공급과 기술 자문·유지보수를 맡고, 데이터빈은 침지냉각 시스템 '스마트박스' 설치와 운영 데이터 분석을 담당한다. 현재 액침냉각 기술은 실제 데이터센터 현장 적용을 위한 안정성 검증 단계에 있다. 특히 서버와 액침냉각재의 호환성은 실제 사용 환경에서 반드시 확인해야 하는 요소다. HD현대오일뱅크는 이번 프로젝트를 통해 서울대 AI 연구시설에서 실사용 환경 기반의 안정성 검증을 국내 최초로 수행하게 됐다고 설명했다. HD현대오일뱅크 관계자는 “이번 실증 프로젝트를 통해 연구소나 스마트팩토리 등 소규모 서버 환경에서도 액침냉각 시스템의 적용 가능성을 확인할 수 있게 됐다”며 “이를 계기로 향후 실증 범위를 확대해 대형 데이터센터로의 진출 기반을 지속적으로 마련해 나가겠다”고 말했다. 한편 액침냉각 기술은 데이터센터용 서버나 에너지저장장치(ESS) 등을 비전도성 액체에 담가 열을 제어하는 차세대 냉각 방식이다. AI 확산으로 데이터센터의 발열이 급증하면서 기존 공랭식 한계가 드러나고 있으며, 전력 소모를 줄일 수 있는 대안으로 주목받고 있다. HD현대오일뱅크는 2024년 '엑스티어 E-쿨링 플루이드' 브랜드를 출원한 데 이어 2025년에는 네이버클라우드에 액침냉각액을 공급하는 등 시장 확대에 속도를 내고 있다.

2025.11.26 11:38류은주 기자

서울대·M.AX얼라이언스, 휴머노이드·자율차·AI팩토리 AI 모델 공동 개발

서울대와 M.AX얼라이언스가 손잡고 휴머노이드·자율주행차·AI팩토리에 탑재할 AI 모델을 공동 개발한다. 산업통상부는 24일 서울대와 M.AX 얼라이언스 간 협력 강화를 위한 MOU를 체결했다고 밝혔다. M.AX 얼라이언스는 지난 9월 산업부와 대한상의가 공동 출범한 제조 AI전환(AX) 협의체로 삼성전자·현대자동차·레인보우로보틱스 등의 기업을 포함한 1천여 개 기관이 참여하고 있다. 산업부는 얼라이언스를 통해 제조공정을 혁신하고 휴머노이드 등 신산업을 육성함으로써 2030년 100조원 이상 부가가치를 창출하고 제조 AX 최강국으로 자리매김한다는 목표를 밝힌 바 있다. 이날 MOU를 계기로 서울대는 M.AX 얼라이언스의 핵심 사업에 본격 참여한다. 특히 AI 모델개발·제조 데이터 활용·인력 양성 등에서 서울대와 M.AX 얼라이언스 간 활발한 협업이 기대된다. 서울대는 M.AX 얼라이언스 내 제조 기업들과 함께 휴머노이드·자율차·AI 팩토리에 탑재되는 AI 모델을 공동 개발한다. 제조 기업들이 개발에 필요한 데이터와 플랫폼(로봇·자동차·공장 등) 등을 서울대 측에 제공하면 서울대는 이를 기초로 각 분야별 AI 모델을 개발하게 된다. 개발된 AI 모델들은 기업들에 다시 제공돼 제품과 공장 등에 최종 탑재된다. 산업부는 이를 지원하기 위해 최근 관련 연구 과제에 착수했다. 서울대와 M.AX 얼라이언스는 제조 데이터의 활용을 위해 협력한다. 서울대와 M.AX 얼라이언스는 자체 연구개발과 AI팩토리 등 사업 추진과정에서 각자 확보한 제조 데이터를 공동 활용하는 방안을 내년 초까지 마련한다. 구체적으로 데이터를 전처리·표준화·비식별화 등을 통해 가공하고, 이를 AI 모델 개발과 실증 등에 활용하는 방안을 함께 모색한다. 산업부는 내년부터 '제조 데이터 저장소 구축 및 활용사업'을 기획, 추진하기로 했다. 서울대와 M.AX 얼라이언스는 인력양성 분야에서도 협력한다. 산업부는 산·학 협력 프로젝트·인력양성 프로그램 등을 활용해 서울대의 우수 학생이 M.AX 얼라이언스에 참여할 수 있는 다양한 기회를 제공할 계획이다. 특히 산업부는 MOU를 계기로 서울대 창업 지원단을 통해 우수 학생을 선발하고 이들에게 M.AX 얼라이언스 내 연구개발(R&D) 과제와 인턴십 프로그램 등에 참여할 기회를 제공할 예정이다. 서울대와 산업부는 서울대 내 6개 전문 연구소와 M.AX 얼라이언스의 해당 분과간 일대일 협력을 중심으로 논의를 확대해 나갈 계획이다. 김정관 산업부 장관은 “M.AX 얼라이언스 참여 기업들의 세계적인 제조 역량과 서울대의 창의적인 연구 능력과 우수 인력이 만나면, M.AX 얼라이언스가 목표로 하는 제조 AX 최강국은 먼 미래의 얘기는 아닐 것”이라고 말했다.

2025.11.24 18:11주문정 기자

빅밸류-서울대, 미래 도시계획용 AI 공동 개발

빅밸류가 인공지능(AI) 기술로 미래 도시계획 개발 환경을 구축한다. 빅밸류는 서울대 환경대학원과 도시계획 분야 AI 공동 연구·개발을 위한 업무협약을 체결했다고 20일 밝혔다. 협약식에는 서울대 환경대학원 이제승 부원장과 임저스틴희준 교수, 이효중 교수, 구름 빅밸류 대표 등이 참석했다. 이번 협력의 핵심은 도시계획 법령, 지침, 심의자료, 논문 같은 전문 지식을 구조화해 '어번 플래닝 거대언어모델(LLM')로 구축하는 것이 핵심이다. 도시·공간 데이터를 결합해 과학적 의사결정을 돕는 AI 체계를 마련하는 것이다. 도시계획 특화 LLM과 데이터 활용 역량 강화를 위한 교육 협력도 추진한다. 두 기관은 도시계획 전 과정을 지원하는 버티컬 AI를 구축해 도시 문서와 공공데이터를 실시간 연동하고, 정책 대안을 자동 제시하는 AI 기반 도시관리 모듈을 개발할 계획이다. 이 모듈은 3차원 도시모델, 에이전트 기반 시뮬레이션을 활용해 사회·경제·환경 영향을 입체적으로 분석하는 데 활용된다. 서울대 환경대학원은 도시계획 분야 연구기획과 학문적 설계를 맡고, 빅밸류는 차제 보유한 고품질 데이터와 기술력 기반으로 버티컬 AI 학습과 '어번 플래닝 에이전트' 개발을 담당한다. 이 과정을 통해 도시계획가, 지자체, 시민이 직접 활용할 수 있는 실무형 AI 시스템이 완성될 것으로 보고 있다. 구름 빅밸류 대표는 "우리 데이터테크 기술이 도시계획 분야로 깊이 있게 진입할 수 있는 좋은 기회"라고 밝혔다.

2025.11.20 14:43김미정 기자

[현장] 이재욱 서울대 AI대학원장 "지금은 '스케일링 법칙' 시대…AI 인프라 경쟁 심화"

"지금 우리는 스케일링 법칙(Scaling Law) 시대에 살고 있습니다. 모든 나라, 기업이 경쟁적으로 인공지능(AI) 인프라에 엄청나게 집중을 하고 있는 것도 이 때문입니다." 이재욱 서울대학교 AI연구원장은 18일 오전 서울 서초구 양재 엘타워에서 진행된 '한국인공지능산업협회(AIIA) 정기 조찬포럼'에 참석해 'AI 컴퓨팅 기술 동향' 주제로 강연하며 이처럼 강조했다. 이 행사는 AIIA와 지능정보기술포럼(TTA ICT 표준화포럼 사업)이 공동 주최했다. 이 원장은 올해 서울대병원 헬스케어AI연구원장을 맡게 된 장병탁 원장의 뒤를 이어 서울대 AI연구원을 이끌게 된 인물로, 지난 2022년부터 1년간 구글 딥마인드 방문연구원으로 활동한 경험이 있다. 이 원장이 이날 강연에서 언급한 '스케일링 법칙'은 더 많은 컴퓨팅 파워와 그래픽처리장치(GPU), 방대한 데이터를 투입해야 모델의 정교함과 예측력이 비약적으로 개선된다는 것을 뜻한다. 그는 이 법칙과 관련해 지난 2018년 '트랜스포머'를 만든 구글 딥마인드 팀을 예시로 들었다. 당시 구글 딥마인드 팀은 언어 모델을 개발한 다음 위키디피아로 전부 학습을 시킨 후 (미국 대통령) '에이브러햄 링컨'으로 자료를 생성하는 실험을 했다. 33M 모델로 결과물을 도출했을 때는 이상한 토큰들이 많이 생성됐지만, 5B 모델로 크기를 확대했을 때는 비교적 정확한 결과물이 도출됐다. 5B 모델이란 학습 가능한 매개변수 50억 개를 갖고 있다는 의미이다. 이 원장은 "현재 패러다임은 '스케일링 법칙'에 기반하는 더 많은 계산과 데이터로 모델 성능을 향상시키는 것이 주류가 됐다"며 "오는 2030년까지는 '스케일링 법칙' 추세가 계속 갈 것으로 보이지만, 이후로는 어떻게 될 지 고민해봐야 할 것 같다"고 전망했다. 그는 '스케일링 법칙'을 이끄는 대표주자로 오픈AI를 예로 들었다. 실제 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 자신의 블로그에 '3가지 관찰'이라는 글을 게시하며 "AI 모델의 지능은 훈련과 실행에 사용한 자원만큼 발전한다"며 "현재까지 일정 금액을 지출하면 지속적이고 예측 가능한 성능 향상이 가능하다는 것이 입증됐고, 이런 스케일링 법칙이 여러 차원에서 매우 정확하게 작동한다"고 주장한 바 있다. 이 원장은 "올해 2월 만난 오픈AI 최고기술책임자(CTO)는 '스케일링 법칙'이 2029~2030년까지는 계속 이어지면서 (이를 바탕으로) 자신들의 모델 성능을 개선할 수 있을 것이라고 확신하는 모습을 보였다"며 "사티아 나델라 마이크로소프트 CEO도 이와 비슷한 얘기를 했다"고 말했다. 이 원장은 이처럼 '스케일링 법칙'이 대세로 자리 잡은 만큼 여러 나라와 기업들이 AI 시장 주도권을 잡기 위해 앞으로 더 치열하게 인프라 확보 경쟁을 벌일 것으로 예상했다. 실제 오픈AI와 엔비디아는 10기가와트(GW) 규모의 엔비디아 시스템 구축을 위한 전략적 파트너십을 발표해 주목 받은 바 있다. 그는 "기존의 데이터센터가 AI 데이터센터로 빠르게 전환되고 있는 상태"라며 "이제는 SaaS에 인텔리전스가 전부 탑재되고 있어 GPU를 쓸 수밖에 없는 상황"이라고 설명했다. 이어 "GPU는 기존 SaaS에 비해 엄청나게 많은 메모리와 스토리지를 요구하는데, 앞으로 이에 대한 수요는 더 폭발적으로 증가할 것으로 보인다"며 "이 탓에 각 국가별로도 이를 확보하기 위해 경쟁을 벌이고 있는 것"이라고 부연했다. 또 그는 "현재 AI 패권 경쟁을 위한 컴퓨팅 파워는 미국이 75%, 중국이 15%를 차지하고 있고 유럽, 노르웨이, 일본 등도 상위권에 속해 있다"며 "우리나라도 국부펀드 등을 통해 국가적으로 GPU를 도입해 존재감을 높인 노르웨이처럼 정부가 GPU 확보를 위해 나서고 있는 만큼 '기타'에 속하지 않고 곧 주류로 올라서지 않을까 기대하고 있다"고 강조했다. 이 원장은 이날 강연에서 AI 인프라 구축의 핵심으로 '메모리 반도체'에 대해서도 언급했다. 특히 삼성전자, SK하이닉스를 주축으로 우리나라가 시장 점유율 80% 가량을 차지하고 있는 고대역폭메모리(HBM)가 핵심이란 점도 강조했다. D램의 일종인 HBM은 GPU의 핵심 부품으로, SK하이닉스가 62%, 삼성전자가 17%의 점유율을 기록하며 시장을 이끌고 있다. 그는 "AI 인프라에서 메모리 반도체 역할이 사실 컴퓨팅보다 더 중요하다"며 "AI 메모리 월에서도 알 수 있듯, 지난 20년간 하드웨어 연산 능력은 대략 6만 배 늘었으나 메모리 반도체 대역폭은 고작 100배 정도에 불과했다"고 말했다. 이어 "연산량의 스케일링에 비하면 (메모리 반도체의 대역폭이) 훨씬 더 부족한 상황"이라며 "앞으로는 컴퓨테이션보다 메모리를 읽고 쓰는 속도가 전체 성능의 핵심이 될 것"이라고 덧붙였다. 그러면서 이 원장은 엔비디아 GPU를 AI 메모리 월의 예로 들었다. 실제 볼타 아키텍처 기반의 V100의 연산량 대 메모리 대역폭의 비율은 139였으나, 블랙웰 아키텍처 기반인 B200은 280으로 2배 이상 늘어난 것으로 나타났다. 그는 "이는 지금보다 훨씬 더 컴퓨테이션이 빠르게 증가하고 메모리는 천천히 증가하기 때문에 생기는 메모리 병목이 심화되고 있다는 의미"라며 "이에 대한 솔루션으로 HBM이 제시되고 있다"고 설명했다. 이어 "GPU의 구매원가에서 HBM이 차지하는 비율은 호퍼 아키텍처 기준으로 30% 정도인데, 블랙웰 아키텍처에선 2배 이상으로 높아진다"며 "GPU 밸류 측면에서 점차 HBM 비중이 높아지고 있다는 점에서 (HBM 시장을 주도하고 있는) SK하이닉스, 삼성전자보다 엔비디아가 돈을 더 많이 번다는 것은 안타깝다"고 덧붙였다. 또 그는 "캐퍼시티(Capacity, AI 역량) 측면에서도 트랜스포머라고 하는 모델들의 파라미터 크기는 2년간 400배 이상 증가했지만, 일반 GPU를 탑재한 메모리 용량은 2년간 2배 정도 늘어나는 데 그쳤다"며 "점차 (발전 속도) 격차가 커지고 있는 만큼, 메모리 반도체의 중요성은 앞으로 더 커질 것"이라고 강조했다. 이날 이 원장은 에이전트 AI의 등장으로 메모리에 대한 부담이 점차 더 커지고 있다는 점도 우려했다. 이에 대한 해결책으로는 AMD가 지난 6월 발표한 차세대 AI 가속기 '인스팅트(Instinct) MI400'을 언급했다. AMD는 MI400 시리즈가 전력 효율성과 비용 면에서 엔비디아를 압도한다고 주장하고 있는 상태로, 내년께 이를 본격 출시할 예정이다. 또 다른 해결책으로는 AMD '이기종 시스템 아키텍처(Heterogeneous system Architectures, HSA)'를 제시했다. 이는 CPU, GPU 등 서로 다른 종류의 프로세서가 하나의 통합된 시스템 안에서 협력해 더 효율적으로 작업을 수행하도록 설계된 컴퓨팅 아키텍처다. 이 원장은 "엔비디아도 (AMD 움직임에 맞서) 최근 루빈 CPX라는 저가형 GPU를 선보였다는 점이 흥미로운 부분"이라며 "이는 프리필(Prefill)과 디코드를 할 때 각각 다른 GPU를 쓰게 하는 방식으로 비용 부담을 낮춘 것"이라고 설명했다. 그러면서 "현재 AI 인프라 시장은 굉장히 흥미롭고 할 일도 많은 상태"라며 "우리나라가 경쟁력을 갖고 있는 부분이 많아 향후 수혜를 볼 가능성도 높다"고 전망했다.

2025.11.18 17:16장유미 기자

AI접목한 6G 무선 통신 기술, 이르면 내년 '5G어드밴스드'에 적용"

정부출연연구기관과 통신3사, 대학 등이 참여한 국내 연구진이 6G 지능형 무선 액세스 기술을 개발했다. 이르면 내년 5G에 적용하는 것도 가능할 전망이다. 한국전자통신연구원(ETRI)는 인공지능(AI)이 통신망을 스스로 제어하고 최적화할 수 있는 AI-네이티브(Native) 이동통신 기반 기술인 6G 무선 엑세스 기술을 개발 완료했다고 17일 밝혔다. 연구에는 서울대학교, 넥스윌, SKT, KT, LG유플러스, 고려대학교, 포항공과대학교, 성균관대학교, 인하대학교, 충남대학교 등이 참여했다. 이번에 개발한 기술은 초밀집 네트워크 환경에서도 대용량 데이터를 안정적으로 처리하기 위해 AI를 무선 전송, 네트워크 제어, 엣지 컴퓨팅 전반에 적용한 점이 가장 큰 특징이다. 전송효율이 이로 인해 5G 대비 최대 10배 향상될 것으로 연구팀은 내다봤다. 배정숙 지능무선액세스연구실장은 "이 기술이 향후 AI-네이티브 6G 네트워크 구현의 핵심 기반 기술이 될 것"으로 전망했다. 연구팀은 AI가 무선망 상태를 학습하고, 최적의 연결 환경을 스스로 조정하는 AI-RAN 구조를 구현하는 데 성공했다. AI-RAN 기술은 ▲채널 상태 분석을 통한 빔포밍 및 전력 제어 ▲기지국 간 협력 및 간섭 관리 ▲엣지 단 트래픽 예측 및 분산 ▲지연 최소화 등을 수행해 초고밀도 환경에서도 안정적인 통신 품질을 유지할 수 있다. 실험 결과, 밀리미터파 주파수 환경에서 AI 기반 수신기는 기존 방식 대비 ▲데이터 복원 정확도 약 18% 향상 ▲채널 예측 정확도 약 15% 향상 ▲데이터 손실률 30% 감소 등의 우수한 성능을 나타냈다는 것이 연구팀 설명이다. 연구팀은 또 이번 연구에서 뉴럴 리시버(Neural Receiver) 기술 확보를 대표적인 연구성과로 꼽았다. 이는 AI가 직접 무선 신호를 복원하고 오류를 바로잡는 차세대 수신 기술이다. 기존 무선 수신 방식이 수학적 모델 기반의 단계별 처리 방식에 의존해 고주파 환경에서 성능 저하를 겪는 한계를 가졌던 반면, 뉴럴 리시버는 AI가 복잡한 채널 환경을 스스로 학습해 안정적인 성능을 유지할 수 있다. ETRI는 이번 성과를 바탕으로 AI가 스스로 학습하고 진화하며 최적의 통신 성능을 유지하는 '셀프-이볼빙(Self-Evolving) RAN'기술로 발전시킬 계획이다. 셀프-이볼빙 랜은 네트워크가 스스로 학습하고 진화하는 완전 자율형 무선망을 말한다. 이외에 AI-RAN 얼라이언스 활동과 국제 공동 연구, MWC 등 글로벌 전시 참가 등을 추진한다. 지능무선액세스연구실 배정숙 실장은 상용화 관련 "오는 2030년 이후 6G에 적용될 것"이라고 예상하며 "지금은 그 기반을 만드는 과정이고, 실제 2026년이나 2027년 5G 어드밴스드에 적용해 보려 한다"고 부연설명했다. ETRI 백용순 입체통신연구소장은 “AI 기반 무선 액세스 기술은 AI가 통신망의 핵심 기능을 직접 수행하는 첫 단계로, 6G 'AI-네이티브 네트워크' 실현을 앞당길 중요한 이정표가 될 것"으로 전망했다. 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원(IITP)의 '6G 핵심기술개발사업'의 일환으로 수행됐다.

2025.11.17 09:52박희범 기자

[1분건강] 소아 천식 치료제 '스테로이드', 뼈 골절 위험 높인다

국내 연구진이 소아 천식 치료에 쓰이는 '스테로이드' 사용이 소아 골절 위험을 최대 3배까지 높일 수 있다고 발표했다. 분당서울대병원 김경훈 소아청소년과 교수는 국민건강보험공단 표본 코호트 데이터를 활용해 2002년~2004년 출생 아동 3만 명 가운데 만 6세 이후 천식 진단을 받은 2천324명과 대조군1만950명을 선별했다. 이후 각 집단을 출생부터 만 15세까지 추적해 흡입 스테로이드 사용 후 골절까지의 기간을 ▲90일 이내 ▲91일~180일 ▲181일~365일 등으로 분류했다. 전신 스테로이드는 사용량별로 ▲저용량(하위 25%) ▲고용량(상위 25%)으로 나눠 골절 위험을 평가했다. 연구 결과, 흡입 스테로이드 사용 후 90일 이내 골절 발생률은 비천식군보다 약 3배 높았다. 전신 스테로이드 사용군은 저용량 2.15배, 고용량 3.09배 높은 것으로 나타났다. 또 소아 천식 환자는 비천식 소아보다 골절 위험이 22% 증가했다. 소아 천식은 평생 관리가 필요한 만성 염증성 호흡기 질환으로, 흡입 스테로이드나 전신 스테로이드를 사용해 관리한다. 흡입 스테로이드는 흡입기나 네블라이저로 스테로이드를 흡입하는 방식으로, 폐에만 국소적으로 작용해 염증을 억제하고 호흡기 증상을 완화한다. 전신 스테로이드는 천식의 급성 악화나 천식 증상이 조절되지 않을 때 제한적으로 사용된다. 김경훈 교수는 “무조건 스테로이드 사용을 피하는 건 오히려 천식을 악화시킬 수 있다”라며 “천식이 의심되는 소아는 전문가의 정확한 진료와 검사를 통해 치료제를 선택하고, 이후에는 주기적인 평가로 약물의 적절한 사용량과 기간을 조절해야 한다”라고 당부했다. 아울러 “소아 천식을 치료하면서 뼈 건강을 감시하고, 규칙적인 운동과 충분한 일광 노출, 그리고 비타민D 보충 등 생활 습관 개선이 중요하다”라고 덧붙였다. 한편, 연구는 소아 알레르기 및 면역학(Pediatric Allergy and Immunology) 학술지에 게재됐다.

2025.11.17 09:03김양균 기자

서울대병원‧네이버, AI로 생물학 나이‧건강 위험 예측

서울대병원과 네이버가 건강검진 데이터를 활용해 개인의 생물학적 나이와 건강 위험을 함께 평가할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 서울대병원 내분비대사내과 조영민·배재현·윤지완 교수팀과 네이버 디지털 헬스케어 랩 유한주·문성은 박사팀은 2003년~2020년까지 서울대병원 강남센터에서 건강검진을 받은 15만1천281명의 데이터를 분석했다. 데이터에는 신체계측·혈액·소변검사·폐기능 검사·질병 유무 및 사망 정보가 포함됐다. 연구 대상자는 혈당·혈압·콜레스테롤(지질) 수치에 따라 ▲정상군 ▲질환 전단계군 ▲질환군으로 분류됐다. AI는 혈압·혈당·폐기능·콜레스테롤 등 여러 건강 지표를 통합 분석해 개인의 생물학적 나이(BA)를 예측하고, 이를 실제 나이(CA)와 비교해 두 값의 차이를 산출했다. AI는 학습된 대규모 데이터를 바탕으로 사용자의 건강 지표가 과거 생존율이 높았던 집단과 사망 위험이 컸던 집단 중 어느 쪽과 유사한지를 분석해 구체적인 예측값을 제시했다. 남녀 생리 차이를 반영코자 성별 모델을 각각 학습시켰다. AI는 건강 지표 변화가 질병 유무 및 사망 위험에 어떤 영향을 미치는지도 함께 학습했다. 이를 통해 단순히 생물학적 나이를 계산하는 데 그치지 않고, 현재의 건강 상태가 향후 생존율과 어떤 통계적 연관성을 가지는지를 평가할 수 있는 모델을 완성했다. 분석 결과, AI 모델은 정상군–질환 전단계군–질환군을 구분했다. 정상군은 생물학적 나이가 실제 나이보다 낮게, 질환군은 높게 나타났다. 혈당·혈압·지질 수치가 악화할수록 BA–CA 갭이 커졌으며, 심혈관질환이나 암이 있는 경우에도 이 갭이 유의미하게 증가했다. 남성의 경우 비건강군이 건강군보다 생존율이 통계적으로 유의하게 낮았다. 여성에서도 유사한 경향이 확인됐다. 반면, 기존의 생물학적 나이 예측 모델은 이러한 차이를 일관되게 구별하지 못했다. 참고로 생물학적 나이(BA)는 유전‧생활습관‧환경‧질병 이력 등 요인을 종합해 신체의 실제 노화 정도를 수치로 표현한 지표다. 실제 나이(CA)보다 생물학적 나이가 낮으면 건강 상태가 양호함을 의미한다. 반대로 높으면 노화가 빠르거나 질병 위험이 클 수 있다. 하지만 기존 생물학적 나이 예측 모델은 주로 건강한 사람의 데이터를 기반으로 만들어졌다. 때문에 만성질환자에게 적용하기 어렵고 사망 위험을 반영하지 못한다는 한계가 있었다. 조영민 내분비대사내과 교수는 “연구는 질병 유병 상태와 사망 정보를 동시에 학습한 첫 트랜스포머 기반 생물학적 나이 예측 모델”이라며 “서울대병원의 임상 데이터와 네이버의 AI 기술력이 결합해 의료 전문성과 기술이 함께 만든 성과”라고 밝혔다. 한편, 연구 결과는 의료정보학 분야의 국제학술지 'Journal of Medical Internet Research' 최근호에 게재됐다.

2025.11.07 12:31김양균 기자

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