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'DGIST'통합검색 결과 입니다. (39건)

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선택적 탐색으로 자율로봇 레이더 알고리즘 연산량 88% 줄여

DGIST가 주광정밀과 공동으로 탐색 연산량을 87.7% 줄인 자율주행 로봇 초고해상도 레이더 알고리즘을 개발했다. 16일 DGIST에 따르면 김상동 미래모빌리티연구부 책임연구원이 새로 개발한 '적응형 격자 세분화 초고해상도 알고리즘'(Adaptive Grid-Refinement MUSIC)'을 공개했다. 자율주행에서는 차량과 보행자 거리·속도·각도를 추정하는 레이더 센서 기술이 핵심이다. 자율 이동 로봇용 FMCW(주파수 변조 연속파) 레이더는 거리와 상대 속도를 동시에 추정 가능해 자율 주행 및 자율이동 로봇 분야에서 널리 활용돼 왔다. FMCW 레이더에서는 다중 수신 안테나에서 획득한 신호의 공간적 위상 차이를 이용해 표적의 입사각을 추정한다. 대표적으로 FFT(고속 푸리에 변환) 기반 각도 추정 방식이 사용된다. FFT 기반 방식은 상대적으로 연산량이 적어 실시간 구현에 유리하지만, 안테나 배열의 개구 크기와 FFT 크기 등에 의해 각도 분해능이 제한적이어서 서로 각도가 가까운 표적을 분리하는 데 한계가 있다. MUSIC(다중 신호 분류) 기반 고해상도 각도 추정 기법도 쓴다. 기법은 신호 공간과 잡음 공간을 분리하기 때문에 FFT 기반 방식보다 높은 각도 분해능을 제공할 수 있다. 그러나 공분산 행렬 구성, 고유값 분해 및 각도 탐색 등의 연산이 필요해 계산 복잡도가 높다. 임베디드 시스템에서의 실시간 구현에 부담이 될 수 있다. 이에 연구팀은 먼저 전체 영역을 빠르게 탐색한 뒤 물체가 존재할 가능성이 높은 영역만 선택해 정밀 탐색하는 방식을 적용한 '적응형 격자 세분화 MUSIC' 기술을 개발했다. 또한 계산량이 큰 고유값분해를 한 번만 수행하고 그 결과를 재사용하도록 했다. 연구팀은 "기존 MUSIC이 전체를 탐색해야 하는 조건에서 타깃 지점만 탐색하는 방식으로 탐색 연산량을 약 87.7% 줄이면서도 기존 MUSIC 수준의 높은 각도 추정 성능을 유지하는데 성공했다"고 말했다. 김봉석 선임연구원은 "궁극적인 목표는 이번 기술을 논문이나 실험실 수준에 머물게 하지 않고 실제 자율이동로봇과 미래 모빌리티에서 활용할 수 있는 레이더 인지 기술로 발전시키는 것"이라고 말했다. 연구에는 DGIST 미래모빌리티연구부 김봉석 선임 연구원외에 김제석 선임연구원, 최락현 선임전임연구원, 김상동 책임연구원이, 주광절밀에서는 김중태 연구소장, 김시형 연구원이 참여했다. 연구결과는 국제 학술지 '저널 오브 일렉트리컬 엔지니어링 앤 테크놀로지'(Journal of Electrical Engineering & Technology)에 게재됐다.

2026.09.16 19:30박희범 기자

로봇 AI모델 동시 학습 방법 개발…"스킬 충돌 해결했다"

로봇에 탑재하는 작은 AI모델은 2개의 학습을 동시에 수행할 경우 성능이 떨어지는 현상이 발생한다. 서로 다른 작업의 학습법이 모델 내부에서 충돌하기 때문이다. DGIST는 박대희 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀이 KAIST 연구팀과 공동으로, 주변 사람들의 움직임 예측과 로봇의 안전한 이동 경로 계획을 하나의 소형 AI 모델에서 동시에 수행하면서도 두 작업의 성능 저하를 줄이는 학습 방법을 개발했다고 10일 공개했다. 연구 성과는 컴퓨터비전 분야 세계 3대 국제학회 중 하나인 'ECCV 2026'에 채택, 발표된다. 이 학회는 오는 12일까지 스웨덴 말뫼에서 열린다. 사람이 많은 곳을 이동하는 로봇은 주변 사람들의 향후 이동경로를 예측하는 동시에, 충돌을 피할 수 있는 안전한 이동 경로를 계획해야 한다. 두 작업을 각각 별도의 AI 모델로 수행하면 더 많은 연산 자원과 메모리가 필요해 실제 로봇에 탑재하기에는 부담이 크다. 특히, 여러 기능을 하나의 모델에 담으면, 각 기능이 모델 내부의 같은 영역을 사용하면서 서로 간 학습을 간섭하고 성능을 떨어뜨린다. 연구팀은 실제 움직임 예측과 경로 계획 사이에서 나타나는 간섭 현상을 '스킬 충돌'이라고 정의하고, 실제 실험을 통해 확인했다. 연구팀은 이를 '분리형 파라미터 학습(DPT)' 방법으로 해결했다. 각 기능에 꼭 필요한 부분만 골라 하나의 모델로 합쳐, 모델 크기는 작게 유지하면서 두 기능이 서로 방해하지 않고 함께 작동하도록 설계했다. 로봇 움직임 분야의 대표 데이터(JRDB, JTA)로 성능을 검증한 결과, 기존 방식보다 주변 사람들의 움직임을 더 정확하게 예측하고 로봇의 이동 경로 오차와 충돌 가능성도 낮춘 것으로 나타났다. 자율주행 AI에 적용한 추가 실험에서도 성능이 향상돼, 향후 로봇과 자율주행 등 다양한 피지컬 AI 분야에 활용될 가능성을 확인했다. 기존의 대표적인 통합 예측·계획 모델인 'DTPP'와 비교하면 로봇 경로의 평균 오차는 약 41.6%, 충돌률은 약 49.0%, 주변 사람의 움직임을 예측하는 평균 오차는 약 33.7% 감소했다. 추가 실험에서는 여러 판단을 동시에 수행하는 엔드투엔드 자율주행 모델에 DPT와 희소 병합을 적용한 결과 벤치2드라이브 평가에서 기존 'HiP-AD' 모델과 비교해 주행 경로 완주율과 종합 주행 점수가 향상됐다. 계획 경로의 평균 오차는 1.10m에서 0.99m로 감소했다. 박대희 교수는 "보행자와 함께 이동하는 로봇뿐만 아니라 인식과 예측 및 주행 계획을 함께 수행하는 자율주행 AI에도 적용될 수 있다"며 "앞으로 실제 로봇에 적용해 활용 가능성을 검증할 계획”이라고 밝혔다. 연구는 서태원 DGIST 석사과정생과 전선애 학부연구생이 참여했다.

2026.09.11 09:38박희범 기자

4극3특 지역자율 R&D 공모…6개월간 789억원 지원

올해 4극 3특 권역의 환경과 특성을 잘 반영한 지역자율 R&D 연구단에 총 789억원이 투입된다. 사업기간은 6개월이다. 과학기술정보통신부 10일 한국과학기술원(KAIST)에서 '4극3특 지역 자율 R&D 사업 출범식'을 개최하고, 올해 진행할 각 지역별 사업 계획을 공개했다. 4극은 중부권(대전, 세종, 충북, 충남), 호남권(광주·전남), 대경권(대구, 경북), 동남권(부산, 울산, 경남)을 말한다. 올해 각각 131억원씩 투입한다. 3특은 특별자치도인 강원, 전북, 제주다. 각각 88억원을 지원한다. 이날 출범식에는 구혁채 과기정통부 1차관이 참석한 가운데 △사업단장 임명 및 사업단 현판 전달 △4극3특 권역별 '26년 사업계획 발표 △지역 혁신 파트너십 라운드테이블 등이 진행됐다. '지역 자율 R&D'는 과기정통부와 지방정부, 연구개발지원단, 과학기술원·출연연, 대학·기업 등 지역 혁신주체가 함께 지역별 산업·과학기술 역량과 기업 기술수요를 분석하고 사업을 기획하는 프로그램이다. 시·도 단위를 넘어 초광역으로 권역 전체 역량을 연결하는 것이 특징이다. 과기정통부는 현재 4극에는 각각 3개, 3특에는 각각 2개씩 총 18개 중점기술 분야를 선정, 분야별 연구개발 과제와 예산, 연차별 목표 및 사업화 경로를 구체화한 상태다. 구심점은 ▲중부권, KAIST(김경수) ▲호남권, GIST(박기홍) ▲대경권, DGIST(황재윤) ▲ 동남권, UNIST(윤태식)다. 또 ▲강원·전북특별자치도, KIST 강릉분원(김형석)·전북분원(황준연) ▲제주특별자치도는 한국생산기술연구원 제주기술실용화본부(임채호)가 맡는다. 중부권은 '국가전략기술의 글로벌 신시장을 개척하는 초광역 딥테크 실증 생태계'를 구축하기 위해 반도체 분야에 42억 원, 첨단바이오 분야에 39억 원, 첨단모빌리티 분야에 40억 원 등 총 131억원을 투자한다. 대전 원천 R&D 역량을 중심으로 세종의 정책·실증, 충남·충북 제조·산업화 역량을 연결하는 1허브-3스포크 체계를 구축하고, 국가전략기술의 기술개발부터 실증·사업화까지 이어지는 초광역 딥테크 생태계를 조성해나갈 계획이다. 호남권은 AI·광반도체와 미래모빌리티, 대경권은 '모빌리티-로봇-시스템반도체를 연결하는 로봇벨트', 동남권은 조선AX와 전력반도체, 첨단항공 추진기술을 중점 개발 및 사업화한다. 또 강원은 능성바이오소재·세라믹재료 사업화, 전북은 복합소재 융합 특수목적 기계 및 미생물 기반 푸드·헬스테크, 제주는 분산에너지와 농·축·수산 기반 바이오에 전력 투구할 계획이다. 특히, 제주는 KAIST-제주대 융합대학원을 설립한다. 과기정통부 측은 "기획과 조율을 치밀하게 했다. 11일 공고를 통해 권역별로 지역자율 R&D를 수행할 연구단 공모에 들어간다"며 "올해 공고는 일단 6개월짜리 사업이고, 내년엔 사업규모를 추가 확대할 것"이라고 말했다. 구혁채 과기정통부 제1차관은 “과정 자체가 이 사업의 중요한 출발점”이라며 “연구성과가 기업 성장과 좋은 일자리로 이어지고, 새로운 인재와 투자가 다시 연구개발을 촉진하는 선순환이 지역에 뿌리내릴 수 있도록 적극 지원해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.09.10 14:00박희범 기자

KAIST·DGIST·서울대, AI로 과학 난제 해결 나선다

과학 난제를 해결할 AI+S&T 사업단 4개가 선정돼, 본격적인 연구 개발에 착수했다. 과학기술정보통신부는 24일 '차세대 인공지능(AI)+과학기술(S&T) 기반기술 개발사업' 착수보고회를 개최하고, 신규 선정된 KAIST 2곳과 DGIST, 서울대 각 1개팀이 기술 개발에 착수했다고 밝혔다. 선정 사업단은 ▲물리·수학 기반 AI 해석·예측 모델 분야 2개 기관 ▲차세대 AI 구조 연구 분야 2개 기관 등 총 4개 기관이다. 사업기간은 올해 7월부터 노는 2031년 6월까지 5년이다. 예산은 사업단별 평균 50억원씩 총 200억원이 지원된다. 물리·수학 기반 AI 해석·예측 모델 분야에서는 조건이 달라져도 안정적으로 작동하는 AI 모델 개발이 목표다. 하우석 KAIST 교수팀이 조건과 환경이 달라져도 데이터에 내재된 인과 구조와 지배방정식을 추론하는 수학·물리 기반 인과 AI 모델을 개발한다. 또 유재석 DGIST 교수팀은 다양한 현상에서 어떤 물리 법칙이 지배적으로 작용하는지 가시화를 기반으로 AI가 스스로 판단하고 해석 전략을 선택하는 AI 역학자를 개발한다. 형상·조건이 바뀔 때마다 반복해야 했던 시뮬레이션 비용을 줄이고, 배터리·열교환기 등 다양한 분야의 설계·개발 속도가 향상될 것으로 예상했다. 차세대 AI 구조 연구 분야에서는 오민환 서울대학교 교수팀은 문맥이 길어질수록 연산량이 급격히 늘어나는 구조적 한계를 수학적으로 규명하고, 이를 극복해 긴 문맥에도 효율적으로 처리할 수 있는 새로운 AI 구조와 학습법을 개발하는 것이 목표다. 긴 문맥을 처리하는 계산·메모리늬 효율·학습 안정성 향상이 기대됐다. 윤철희 KAIST 교수팀은 생성형 AI 모델이 학습하며 성능을 높여가는 원리를 수학적으로 규명하고 구조 설계부터 학습, 신뢰성 검증까지 전 과정에 적용할 차세대 AI 개발 방법론을 확보할 계획이다. 시행착오에 의존했던 기존 AI 모델 개발 방식에서 벗어나, 원리에 기반한 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 설계·개발 기반을 마련한다. 윤경숙 과기정통부 기초원천연구정책관은 “물리와 수학 법칙에 기반한 AI 모델을 확보하면 과학 연구의 엄밀성과 정확성이 높아져 연구 현장은 물론 반도체·배터리 등 산업 분야에도 실질적인 도움이 될 것”이라고 말했다.

2026.08.24 15:03박희범 기자

DGIST 교수 1인당 논문 피인용지수, 하버드·MIT·칼텍 등과 '어깨'

DGIST가 영국 글로벌 대학평가기관 QS가 발표한 '2027 QS 세계대학평가(WUR)'에서 '교수 1인당 논문 피인용 수 부문 2년 연속 국내 1위를 차지했다. DGIST는 교수 1인당 5년간 논문 피인용 수 409.5회를 기록했다. 이는 세계 평균 59.9회의 6배를 넘는 수치다. 특히, 최근 2년 연속 만점인 100점을 받았다. 이 같이 2년 연속 최고점을 받은 대학은 미국 하버드대학교, 매사추세츠공과대학교(MIT), 캘리포니아공과대학교를 포함해 전 세계 11개교에 불과하다. QS 세계대학평가는 ▲학계·산업계 평판도 ▲교수 1인당 학생 수 ▲교수 1인당 논문 피인용 수 ▲국제화 ▲지속가능성 등 총 9개 지표를 평가한다. 이 가운데 '교수 1인당 논문 피인용 수'는 대학 연구 품질과 학술적 영향력을 가장 직접적으로 보여주는 핵심 지표로 꼽힌다. DGIST 측은 "국내 이공계 특성화대학 가운데 2년 연속 최고점을 기록한 곳은 DGIST가 유일하다"고 말했다.

2026.06.19 20:48박희범 기자

문인규 DGIST 교수, 美코네티컷대 '명예의 전당'에

문인규 DGIST 로봇및기계전자공학과 교수가 미국 코네티컷대학교 공과대학이 선정하는 '우수 공학자 아카데미 2026년도 회원(수상자)'으로 선정됐다. 이는 공학 분야에서 탁월한 성취와 지속적인 기여를 이룬 코네티컷 공대 동문 및 관계자에 시상하는일종의 명예의 전당이다. 연구, 교육, 산업, 정책, 봉사 등 다양한 분야에서 추대된다. 문 교수는 디지털 홀로그래피, 지능형 영상처리, 광학 보안, 바이오메디컬 이미징 및 인공지능 기반 영상분석 분야에서 세계적 수준의 연구 성과를 냈다. 특히 디지털 홀로그래피와 AI(인공지능)를 융합한 차세대 영상 분석 기술, 개인정보 보호형 영상 AI 기술, 의료·바이오 응용 영상 기술 개발을 선도했다. 문 교수는 미국 코네티컷대학교에서 전기컴퓨터공학 전공으로 박사학위를 취득한 후 DGIST 교수로 재직하며 100편 이상의 논문색인지수(SCI(E))급 논문을 발표했다. GIST-CHUV(스위스 로잔대학교병원)-EPFL(스위스 로잔연방공과대학교) 글로벌연구실사업단장, 4단계 BK21 사업단장, DGIST 학술정보본부장, 학생처장 등을 역임했다. 현재 한국연구재단(NRF) 리뷰 보드 위원으로 활동 중이다. 문인규 교수는 "국제 공동 연구 확대와 미래 인재 양성에 최선을 다할 계획"이라고 짧게 선정 소감을 언급했다.

2026.06.15 08:12박희범 기자

DGIST-MIT, 로봇 AI 환경인식 세계대회서 우승

한-미 공동 연구팀이 인공지능(AI) 로봇 환경인식 성능을 가리는 세계대회에서 1위에 올랐다. DGIST는 윤성훈 전기전자컴퓨터공학과 교수와 임형태 미국 MIT 박사후연구원이 공동으로 팀을 꾸려 출전한 연구팀이 'GOOSE 2D 시맨틱 분할 챌린지'에서 전 세계에서 출전한 56개 팀을 제치고 최종 1위를 차지했다고 9일 밝혔다. 이 챌린지는 국제로봇학술대회인 '2026 ICRA(국제 로봇공학 및 자동화 학술대회)' 필드 로봇 워크숍에서 열렸다. 독일 프라운호퍼 IOSB 연구소, 뮌헨 연방군대학교, 코블렌츠대학교가 공동 주관한 이 챌린지는 필드 로봇이 정제되지 않은 실제 환경에서 복잡한 장면을 얼마나 정밀하게 이해할 수 있는지를 평가하는 대회다. 도심의 잘 정돈된 도로 중심으로 수집된 기존 자율주행 데이터셋과 달리, 이번 대회에 사용된 '구스(GOOSE) 데이터셋'은 예측 불가능한 야외 비정형 환경에서 수집된 필드 로봇 중심의 데이터다. 구스는 범용적인 야외 객체 분할 환경을 말한다. 이번 대회에 사용된 데이터셋은 굴삭기, 4족 보행 로봇 등 서로 다른 플랫폼에서 수집된 비정형 야외 데이터를 사용했다. 기존 도심 도로 환경보다 난해하다. 특히, 올해는 평가 항목이 64개 세부 클래스로 대폭 확대되면서, 현장에서 출현 빈도가 극단적으로 낮은 '희소 물체'까지 정확하게 인식하는 고도의 능력이 요구됐다. 공동 연구팀은 이번 대회를 위해 메타의 최신 자기지도 파운데이션 모델인 'DINOv3'와 영상 분할 모델 'Mask2Former'를 유기적으로 결합한 프레임워크를 자체 개발했다. 이 시스템은 광량 변화, 불규칙한 지형, 복잡한 배경 등 실제 야외 현장에서 발생할 수 있는 수많은 변수 속에서도 흔들림 없이 안정적인 시각 인식 성능을 발휘한다. 특히 데이터 부족으로 AI가 놓치기 쉬운 희소 객체 판별 성능을 극대화, 사고로 직결될 수 있는 치명적 인식 실패를 획기적으로 줄여 안전성을 높였다. 윤성훈 교수는 "향후 자율주행 차량은 물론 재난 대응, 스마트 농업, 건설 현장 등 다양한 필드 로봇 산업 분야로의 전방위적인 확장이 기대된다"며 "실제 로봇 시스템 및 다양한 산업 현장에 즉각적으로 적용할 수 있는 강력한 시각 인지 기술 연구를 지속 발전시켜 나갈 것"이라고 말했다.

2026.06.09 08:21박희범 기자

DGIST, 한국판 '일론머스크' 만들기 프로젝트 시동

DGIST(대구경북과학기술원)가 미래 인공지능(AI) 지도를 바꿀 '한국판 일론 머스크' 만들기 프로젝트에 시동을 걸었다. 이건우 DGIST 총장은 5일 서울서 과학기술정보통신부 출입 기자단을 대상으로 기자간담회를 개최하고, "대구·경북 지역 AI 및 AX 생태계를 주도할 영재 발굴부터 AI 대학 신설, 딥테크 창업까지 이어지는 전주기 인재 육성 플랫폼을 가동한다"고 말했다. 이 총장은 "DGIST가 올해로 창립 22주년을 맞았다"며 "대학이 한 단계 도약하기 위해서는 교통망이 우선 좋아야 한다. 조만간 건립할 산업철도가 대학을 관통하는데, 이 역을 대학 내로 몇백 m만 옮겨 건립한다면 DGIST는 사통팔달 제2 전성기를 맞을 인프라를 갖게 된다"고 말했다. 이날 DGIST 중점 과제 소개는 박경준 기획처장(전기전자컴퓨터공학과 교수)이 맡았다. 답변은 사회를 맡은 김회준 글로벌협력처장과 은용순 교학부총장, 이성훈 산업AX혁신본부장, 홍상훈 기획조정실장, 석창원 융합인재교육원장 등이 나섰다. 박 처장은 비전으로 'AI시대를 선도하는 차세대 과학인재 조기 발굴·양성 플랫폼 구축을 제시하고, ▲AI/SW 스쿨 및 과학창의학교 운영 ▲AI 대학 개설 ▲혁신창업원 설립 등을 통해 일론 머스크 같은 미래 혁신가를 배출하는 것이 목표라고 언급했다. 과학창의학교는 지난해 오픈했다. 초등 6년부터 고등학생이 대상이다. 또 AI/SW스쿨은 지난 3월 개강했다. 고성능 컴퓨팅 기반 실습과 프로젝트 기반 학습법(PBL)으로 영재 발굴을 진행한다. 이는 수준별 무학년제로 운영하는 것이 특징이다. 이들 2개 프로그램을 통해 현재까지 총 996명을 교육했다. 2027년부터는 매년 200명(학부 100명, 석사 및 박사 각각 50명) 규모 AI 대학 신입생도 선발한다. 과목은 피지컬AI학과·메디컬AI학과·AX학과 등을 만들 계획이다. 이를 위해 국내 처음으로 DGIST는 5년 내 학사와 석사학위 취득이 가능한 학·석사 패스트트랙 및 유연학제를 도입하기로 했다. 또 미국 AI 선도대학과 공동 연구 등 글로벌 프로그램 운영과 기업 난제를 학교 랩으로 가져와 해결하는 혁신적 산학협력 모델인 '리버스 산학협력' 프로그램을 운영하기로 했다. 혁신 창업원도 설립된다. 첫해 운영 예산은 120억 원 규모로 예상했다. 초대원장은 외부에서 영입, 7월 1일부터 본격 업무를 시작할 계획이다. 혁신 창업원은 원스톱 창업 생태계를 구축, 딥테크 창업 전초기지로 자리매김하도록 할 방침이다. 여기에 지난 3월 임명된 최문종 디지스트 기술지주 공동대표와 주우진 기술경영전문대학원장이 함께 힘을 보탠다. 산업AX혁신과 관련해서는 AX공동연구랩을 가동한다. 이건우 총장은 "우리가 산학협력을 거론한 지 30년도 더 됐다. 지금도 이를 얘기하는 건 잘 안되고 있다는 것"이라며 "이에 공동 실험실 개념을 도입했다. 사전에 시범 운영해 본 결과 현재까지는 성공적인 모델로 평가한다"고 말했다. AX공동연구랩에는 직원이 상주하며 연구를 진행한다. 공학 전문 대학원과 기업 직원이 회사 문제를 가져와 함께 풀고, 해결하는 시스템이다. 오는 2029년 완공될 알파시티 AX캠퍼스에 AX대학원과 함께 이 연구랩이 들어선다. 이 연구랩 참여 기업은 HL만도와 파트론 등이 이미 출범했고, 삼보모터스와 평화산업, 카펙발레오는 협약을 완료했다. 이외에 유한양행과 상신브레이크 등 총 12개 기업이 협약을 앞두고 있다. AI 대학의 차별성에 대해 박경준 처장은 "실용적인 측면을 강조한다. 현재 마음AI 측과 피지컬AI의 실용적인 교과과정 편성을 위해 회의하고, 논의를 진행 중"이라며 "산업체 관계자를 포함시켜 기업과 학생에 반드시 필요한 교과과정을 설계해 나갈 것"이라고 덧붙였다. "이건우 총장은 또 "AI 대학은 학과를 한 번 정하면, 그걸로 끝이 아니라, 중간에 후회하는 인력도 늘 발생하기에 대학 간 전과도 허용하는 유연성을 확보하는 방안도 검토 중"이라고 말했다. 마지막으로 4극3특 관련해서는 올해부터 향후 5년간 2,531억원이 투입되는 '4극3특 과학기술혁신지원사업'을 추진한다. 대구시와 경북도가 함께 하지만, 주관은 DGIST가 맡는다. 이를 이해 DGIST는 총장 직속으로 사업단도 꾸렸다. 전략기술로는 모빌리티, 로봇, 시스템반도체 등 3개다. 이건우 총장은 "이제 대학은 상아탑에 머물러서는 안 된다. 파괴적 혁신으로 세상을 바꿀 인재를 직접 길러내는 전초기지가 돼야 할 것"이라며 "이번 과제들은 DGIST가 전통적인 교육 기관의 한계를 깨고 글로벌 딥테크 혁신 진원지로 거듭나겠다는 대국민 선언"이라고 말했다. 이 총장은 이어 "대구·경북을 시작으로 대한민국 남부권 전체를 미국 실리콘밸리에 버금가는 'AI·딥테크 심장부'로 만들어, 국가 과학기술 패권 경쟁의 최전선에 DGIST가 설 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.05 17:34박희범 기자

4대 과기원, 스타트업 글로벌 진출 지원 프로그램 가동

4대 과학기술원이 스타트업의 글로벌 시장 진출을 지원하는 프로그램 '2026 이머징테크 글로벌 론치패드'의 참여기업을 오는 19일까지 모집한다. 참여 대상은 4대 과학기술원이 속한 권역 내 이머징테크 기업이다. DGIST는 대경권, KAIST는 중부권, GIST는 호남권, UNIST는 동남권을 담당한다. 다만, 기업 대표자가 4대 과학기술원 소속인 경우는 기업 소재지와 관계없이 소속 기관을 통해 지원할 수 있다. 지원 유형은 '글로벌 진출 트랙(Go-To-Global)'과 '글로벌 준비 트랙(Born-To-Global)' 두 가지로 나뉜다. 글로벌 진출 트랙은 이미 해외 시장 진입을 준비 중이거나 일부 진출을 시도하고 있는 기업을 대상으로 한다. 선정 기업은 해외 현지 기술 검증(PoC)에 참여해 기술 현지 적합성과 사업화 가능성을 검증하게 된다. 또 현지 파트너 연계, 실증 환경 구축, 전문가 멘토링 및 네트워킹 등도 지원 받는다. 글로벌 준비 트랙은 해외 진출 역량을 체계적으로 강화하려는 기업을 위한 과정이다. 글로벌 비즈니스 모델(BM) 고도화, 해외 투자 유치 전략, 현지 시장 진입 방법론 등을 중심으로 맞춤형 교육과 집중 액셀러레이팅을 제공한다. 이후 미국과 싱가포르 등 글로벌 혁신 거점에서 열리는 국제 컨퍼런스 참여를 연,해 투자자 및 산업 관계자와의 접점을 확대할 예정이다.

2026.06.01 20:39박희범 기자

말 못하는 유아 통증, AI로 단계별 판독 세계 첫 성공

의식없는 환자나 말 못하는 유아가 느끼는 통증 정도를 객관적으로 단계별 판독할 수 있는 인공지능(AI)이 세계 처음 개발됐다. DGIST는 안진웅 산업AX혁신본부 책임연구원(융합전공 겸무교수 겸임) 연구팀이 GIST 전성찬 교수팀과의 공동으로 온도 자극으로 유발되는 뇌파(EEG)를 인공지능(AI)으로 분석해 통증 강도를 객관적으로 분류할 수 있는 기술을 개발했다고 26일 발표했다. 통증은 개인마다 느끼는 정도가 달라 기존에는 환자가 직접 표현하는 주관적 척도(VAS)에 크게 의존했다. 그러다보니, 의식 저하 환자나 소아, 고령 환자처럼 소통이 어려운 경우 정확한 평가가 어려웠다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 다양한 온도 자극 시 발생하는 뇌파를 AI로 분석하는 방법을 강구했다. 환자의 주관적 통증 점수를 그대로 학습하던 기존 방식에서 벗어나, 두 개의 AI 모델이 서로의 예측 결과를 비교해 신뢰성 높은 데이터만 선택적으로 학습하는 혁신적인 알고리즘도 만들었다. 실제 41명의 뇌파 데이터를 검증한 결과, 기존 모델 대비 유의미한 성능 향상을 입증했다는 것이 연구팀 설명이다. 또한, 좌·우 전측두엽(F7, F8) 영역 델타파 활동이 통증 강도와 밀접하게 연관이 있다는 사실도 밝혀, 뇌 기반 디지털 바이오마커 개발의 신경생리학적 근거도 마련했다. 안진웅 책임연구원은 “뇌파 기반 통증 분석의 고질적 한계였던 주관적 자기보고 라벨 편향을 정면으로 다룬 연구”라며, “다양한 생체신호를 통합해 실제 임상 현장에서 활용 가능한 범용 통증 AI 플랫폼으로 발전시켜나갈 것"이라고 말했다. 제1저자인 정의진 박사후연수연구원은 “이번 기술이 수술 전후 통증 모니터링과 만성 통증 추적, 중환자실의 객관적 통증 평가 등에 폭넓게 활용될 것으로 기대한다"며 “나아가 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기반의 실시간 모니터링 시스템으로 확장될 수 있도록 추가 연구를 진행할 것"이라고 덧붙였다. 연구결과는 재활공학 분야 국제 학술지(IEEE Transactions on Neural systems and Rehabilitation Engineering)에 게재됐다.

2026.05.26 08:16박희범 기자

[동정]네이겔 교수, 12일 DGIST서 '커피얼룩 물리법칙' 특강

세계적인 물리학자 시드니 로버트 네이겔(Sidney Robert Nagel) 미국 시카고대학교 교수가 오는 12일 DGIST E7(컨실리언스홀) L29호에서 '제31회 DGIST 저명강의시리즈(DLS)' 강연자로 나선다. 네이겔 교수는 시카고대학교 스타인-프레일러 석좌교수로 재직 중이다. 소프트 매터 물리학 분야 세계적 권위자다. 지난 2023년 미국 물리학회(APS) 연구 최고 성취 메달을 수상했다. 이번 강연에서는 '자연 속의 패턴과 구조'를 주제로 모래, 물, 커피 가루 등 일상에서 쉽게 접할 수 있는 재료 속에 숨어 있는 물리 법칙과 자연 현상의 구조적 원리를 소개할 예정이다.

2026.05.11 08:14박희범 기자

메모리 정확도 100배·처리속도 7.6배 개선할 최적 구조 찾았다

인공지능(AI) 성능을 좌우하는 메모리 반도체 정확도를 100배, 처리 속도는 7.6배 정도를 개선할 수 있는 기술이 개발됐다. 고려대학교는 유현용 전기전자공학부 교수와 DGIST 권혁준 교수 연구팀이 p-채널 실리콘과 n형 산화물 반도체를 집적한 '상보형 게인 셀(CGC) 구조'를 구현하는데 성공했다고 30일 밝혔다. 'p-채널 실리콘'은 실리콘 결정립 크기를 정밀 제어하는 방법으로 정보 처리 속도를 빠르게 하고, 안정성을 구현한 반도체 재료다. 또 n형 산화물 반도체는 전자를 제어해 전력 손실을 최소화하고 데이터 유지력을 극대화하는 소재로 쓰인다. 연구팀은 "3차원 반도체 적층에서는 저온 공정이 필수다. 그러다보니 n형 산화물 반도체가 소자간 불필요한 간섭 현상을 일으켜 데이터를 정확히 읽어내는 '센싱마진'이 급격히 저하되는 고질적인 문제가 있었다"고 설명했다. 연구팀은 이에 n형 산화물 반도체와 p-채널 실리콘을 결합한 'CGC' 구조를 개발했다. n형 산화물 반도체는 전력 소모를 줄이면서 데이터를 오래 보관할 수 있고, p-채널 실리콘은 정보를 빠르고 정확하게 읽어낼 수 있다. 이 두 장점을 결합했다. 연구팀에 따르면 이번에 개발한 CGC 구조는 기존에 방해가 됐던 용량성 결합 현상을 오히려 전압을 증폭시키는 유리한 기제로 전환, 센싱 마진을 기존 방식 10⁴보다 100배 이상 높은 10의 6승 수준까지 끌어올렸다. 이는 1,024개 셀이 연결된 대규모 환경에서도 안정적인 동작이 가능한 수치다. 이와함께 저온 공정을 통해 레이저 결정화 실리콘 소자 중 세계 최대 크기인 32.3µm 결정립도 확보했다. 결정립이 클수록 정공 이동도(동작 속도)가 빨라진다. 연구팀은 "CGC 구조는 기존 산화물 기반 소자보다 월등히 빠른 265cm²/Vs의 동작 속도를 기록했다. 시뮬레이션 결과, 읽기 시간은 11.8ns로 기존 n형 산화물 반도체 전용 셀(90.1ns) 대비 약 7.6배 빨라졌다. 유지시간도 1,000조 이상 달성했다"고 말했다. 유현용 교수는 “이번에 개발된 레이저 기반 공정 기술은 3D 적층 반도체 기술 상용화를 앞당기는 핵심 동력이 될 것”이라며 “향후 차세대 지능형 반도체, 고성능 인공지능 칩, 고용량 메모리, 초고속 통신 칩 등 고집적·고성능 반도체 개발에 필수적인 기반 기술로 활용될 것"으로 전망했다. 연구결과는 반도체 소자 분야 국제 학회(2026 IEEE/JSAP symposium on VLSI technology & circuits)에서 오는 6월 발표한다.

2026.04.30 15:37박희범 기자

양초 파라핀으로 만든 '혁신 배터리' 3~5년 내 상용화 가능

국내 연구진이 양초 주성분인 파라핀으로 값싼 배터리 핵심소재 제조에 성공했다. 3~5년 내 파일럿 수준의 상용화 가능성도 제시됐다. DGIST는 김진수 에너지공학과 교수 연구팀이 파라핀 소재로 배터리 제조의 난제로 꼽히던 건식 전극 공정 한계를 극복하고, 가격은 획기적으로 낮추면서 환경 오염은 없앤 새로운 건식 전극 바인더 기술을 개발했다고 24일 밝혔다. 바인더는 배터리에서 활물질과 도전재 입자들을 서로 붙이고, 전극을 집전체(구리/알루미늄 포일)에 고정시키는 고분자 재료를 말한다. 이번 기술 개발 의미에 대해 김진수 교수는 "불소계 중심이던 건식 전극 기술 패러다임을 파라핀으로 전환했다는 점에서 의미가 크다"며 "기존 공정의 복잡성과 환경적 부담을 동시에 줄일 수 있다는 점에서 학문적 가치도 높다"고 평했다. 현재 전 세계 배터리 산업은 습식 전극 공정에서 건식으로 전환 중이다. 습식은 배터리 재료를 유기 용매에 섞어 슬러리 형태로 코팅한 뒤 거대한 오븐에서 건조한다. 이로 인해 높은 에너지 소비와 탄소배출, 고가 운영비가 발생한다. 또 용매 건조시 발생하는 소재의 불균일한 이동도 문제였다. 반면 건식은 배터리 소재를 입자 상태로 압착해 전극을 만들기 때문에, 습식 대비 공정 비용과 탄소 배출을 획기적으로 줄일 수 있다. 테슬라는 올해 1월, 양극과 음극에 건식 공정을 적용한 4680 배터리셀을 양산한다고 발표했다. LG에너지솔루션도 2028년 건식 전극 기술 상용화 계획을 발표했다. 그러나 건식 전극에 주로 쓰이는 폴리테트라플루오로에틸렌(PTFE)은 비싸고, 과불소화합물(PFAS) 환경 규제 문제가 있는데다, 접착력이 낮아 별도 접착층 습식 코팅이 필요하다. 연구팀이 이 문제의 해결책을 실험실용 밀봉 필름인 파라필름 주성분에서 찾았다. 파라필름이 파라핀과 폴리에틸렌이라는 점에 착안, 새로운 배터리 건식 전극 바인더로 적용하는 데 성공한 것. 연구팀은 "파라필름은 60도 저온에서 활물질을 고정하며 집전체에 별도 습식 접착층 없이도 건식 전극 제조가 가능하다"며 "PTFE 바인더 비용 대비 23분의 1수준이면 제조한다. 지구온난화지수(GWP)도 PTFE가 1만 2,200인데 비해 이보다 현저히 낮은 2200분의 1 수준인 5.5"라고 설명했다. PTFE 1만 2,200은 온실가스 1만 2,200kg으로 보면 된다. GWP는 특정 기간 동안(주로 100년) 1kg의 온실가스가 이산화탄소 1kg과 동일한 양의 적외선을 흡수하는 정도(=1)를 비교한 값이다. 연구팀은 또 파라필름 바인더가 전극 내부에서 균일하게 분포, 이온 전달 특성이 우수하다는 점도 확인했다. 파라필름은 넓은 전압 환경에서도 산화되거나 환원되지 않는 안정성도 우수하게 나타냈다. 또한 리튬이온 배터리(LiNi₀.₈Co₀.₁Mn₀.₁O₂) 양극 시스템에서 1000회 이상 충방전 후에도 성능 저하가 없었다. 기판과 코팅층 사이 접착력을 높이기 위한 중간층인 프라이머 없이 무용매 공정으로 구현한 점도 연구팀은 장점으로 꼽았다. 연구팀은 3 cm × 4 cm 규모 파우치셀 제작과 트윈스크류 연속 압출공정을 적용, 파라필름 기반 건식 전극 기술의 상용성도 검증했다. 현재 원천기술 특허 권리를 확보, 관련 수요기업을 대상으로 기술이전을 추진할 예정이다. DGIST 김진수 교수는 “현재 연구단계에서 파라필름 기반 전극의 기계적 안정성, 전기화학적 안정성, 열안정성은 충분히 검증됐다"며 "다만 실제 양산 공정에서는 롤투롤 연속 제조 기술과의 호환성 검증, 대면적 전극의 균일성 확보와 같은 과제가 남아 있다"고 부연 설명했다. 김 교수는 또 "이 같은 과제가 해결된다면, 3~5년 이내에 파일럿 수준의 상용화 적용이 가능할 것"으로 전망했다. 연구는 김민경, 유태균, 장성빈 연구원이 제1저자로 참여했다. 연구결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈에 게재됐다.

2026.03.24 15:29박희범 기자

DGIST 글로벌 연구 인턴십 지원자 폭증…"표정관리"

DGIST가 전 세계 우수 학부생을 대상으로 모집한 '2026 DGIST 글로벌 연구 인턴십(D-SURF)' 프로그램 지원자가 전년대비 3배나 늘었다. 23일 DGIST에 따르면 올해 D-SURF 프로그램 지원자 수는 총 773명이다. 전년 255명 대비 3배 이상(약 203%) 급증했다. 지원자 출신 대학도 다양하다. 미국 코넬대과 예일대학, 영국 임페리얼 칼리지 런던 등 서구권 최상위 명문 대학은 물론 우즈베키스탄, 베트남, 인도 등 아시아 권역까지 대거 지원했다. D-SURF에 최종 선발되면 6주간 DGIST 내 각 연구실에 배정돼 현장 중심의 연구 프로젝트를 주도적으로 수행하며 실전 연구 역량을 쌓게 된다. 한국 문화 체험과 주요 산업체 탐방은 덤이다. 글로벌 인지도 향상과 관련 DGIST는 지난 2년간 전략적으로 추진해 온 '글로벌 이니셔티브' 정책과 세계적 수준의 연구 인프라가 한 몫 한 것으로 풀이했다. DGIST는 지난해 세계 50여 개국 800여 명의 공학 교육 전문가가 모인 '세계공학교육포럼 및 세계공과대학장협의회(WEEF&GEDC 2025)'를 성공적으로 주관했다. 핀란드 알토대학교, 오스트리아 빈 공대 등 유럽 최고 명문 대학들과 협약을 맺고 학술 교류를 전방위로 확대하고 있다. 데니스 노블, 토마스 쥐트호프 등 노벨상 수상자를 포함한 세계적 석학들의 초청 강연도 정례화했다. 최근에는 외국인 전담 코디네이터 2명을 채용해 DGIST 글로벌 인재들이 온전히 연구에만 전념할 수 있는 몰입 환경 조성에도 힘을 쏟고 있다. 한편 DGIST는 오는 5월 18일부터 20일까지는 아시아 주요 대학 공과대학장들이 미래 공학 교육의 방향을 논의하는 '아시안 공대학장회의(AEDS)를 개최한다. 이건우 DGIST 총장은 “이번 D-SURF 지원자 급증은 DGIST의 우수한 연구 역량과 글로벌 네트워킹이 맞물려 만들어낸 값진 결실”이라며, “이를 발판으로 이 프로그램을 대한민국을 대표하는 '현장 연구 중심형 인턴십'으로 고도화하고, 우수 인재들이 제 발로 찾아오는 글로벌 연구 거점으로 도약하는 기틀이 되도록 할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.23 08:19박희범 기자

호르몬 부작용 없는 탈모 치료물질 세계 첫 개발

약물 부작용이 전혀 없어, 가임기 여성도 사용 가능한 펩타이드 탈모치료 물질이 세계 처음 개발됐다. 발모효과가 미식품의약국(FDA) 승인을 받은 미녹시딜과 동등하다는 비교 결과도 얻었다. DGIST는 문제일·김소연 교수와 이창훈 뉴바이올로지학과 교수 연구팀이 컴퓨터 모델링을 활용해 기존 약물 부작용 없이 모발 성장을 촉진하는 신규 펩타이드(MLPH)를 개발했다고 19일 밝혔다. 경북대학교 성영관 의과대학 교수와 곽미희 박사(논문 제1저자) 연구팀이 공동 연구했다. 연구 결과는 약리학 분야 국제 학술지 '바이오메디신앤 파마코테라피'에 게재됐다. 현재 FDA 승인을 받은 탈모 치료제는 '미녹시딜'과 '피나스테리드'뿐이다. 하지만 바르는 약인 미녹시딜은 피부 자극을 유발할 수 있고, 먹는 약인 피나스테리드는 남성 호르몬을 조절하는 방식이어서 성기능 장애를 유발할 수 있다. 특히, 가임기 여성에게는 사용을 제한한다. 학계에서는 조혈호르몬인 에리스로포이에틴(EPO)이 모낭 세포 수용체와 결합해 발모를 촉진한다는 사실이 알려져 있었다. 그러나 이를 체내에 투여할 경우, 적혈구가 과다 생성되는 부작용이 생겨 실제 의약품으로는 활용이 불가능했다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 구조 기반 설계 기법을 도입했다. 첨단 컴퓨터 모델링을 통해 EPO 단백질 구조에서 부작용을 일으키는 부분은 제외하고, 모낭 세포 수용체와 결합, 발모를 유도하는 핵심 부위만 정밀하게 추출하고 최적화하는 방법으로 'MLPH'라는 새로운 펩타이드를 독자 설계했다. 연구팀이 인간 모낭 조직과 쥐를 이용한 생체 실험 결과 MLPH 펩타이드가 모발 성장 핵심 인자(IGF-1) 분비를 크게 늘리는 것을 확인했다. 특히 쥐에게 MLPH를 투여한 결과, 털의 성장이 멈춘 휴지기를 모발이 자라는 성장기로 성공적으로 전환시켜 기존 치료제인 미녹시딜과 동등한 수준의 우수한 발모 효과를 나타냈다는 것이 연구진 설명이다. 곽미희 박사는 "MLPH는 모낭 내 유두세포에 발현된 수용체(EPOR)를 직접 표적, 발모 인자를 분비하게 만드는 근본적이고 직접적인 메커니즘을 가진다"며 "특히 원형 호르몬인 EPO가 유발하던 치명적인 '조혈 부작용(적혈구 과다 증식)'을 단백질 공학적 구조 최적화를 통해 완벽히 분리해 냈다"고 설명했다. 우려했던 적혈구 증가 등 조혈 부작용은 일어나지 않았다. 전 세계 탈모 인구는 약 10억 명(국내 약 1,000만 명)에 이른다. 글로벌 시장조사기관에 따르면 전 세계 탈모 치료 시장 규모는 2028년 약 58조 원에 이를 것으로 전망된다. 이번에 개발된 원천 기술은 막대한 경제적 파급 효과를 가져올 혁신 신약 개발의 단초가 될 것으로 기대된다. 문제일 DGIST 뇌과학과 교수는 “이번에 개발된 MLPH 펩타이드는 기존 의약품이 지닌 호르몬 부작용이나 성별 제한을 극복할 수 있는 안전한 기전 중심적 치료 물질”이라며, “58조 원 규모의 글로벌 탈모 시장에서 획기적인 경제적 가치를 창출할 수 있을 것"으로 기대했다. 문 교수는 "실용화를 위해서는 인간의 두피를 효율적으로 뚫고 모낭 깊숙이 약물을 전달할 수 있는 제형 및 약물전달시스템(DDS) 최적화 연구가 필수적"이라며 "남성형 탈모, 원형 탈모 등 다양한 탈모 질환 모델에서의 추가 효능 검증을 거쳐 임상시험 단계로 진입해야 한다"고 덧붙였다.

2026.03.19 08:51박희범 기자

KAIST 등 4대 과기원이 4대 권역 AX 중심축

11일 열린 제5차 과학기술관계장관회의에서는 지역 인재양성과 AX 혁신을 위한 4대 과학기술원 AX 전략이 전격 공개됐다. 과학기술분야를 중심으로 정리하면, 과기원을 중심축으로 ▲산업 AX 혁신 ▲AX 인재양성 ▲AI 창업 거점화 ▲AI 캠퍼스 조성에 나서는 권역별 밑그림을 그려 나가겠다는 것이다. 이에 앞서 4대 법령 513개 기술 대상 기술관리체계 정비 방안도 논의됐다. 4대 과기원 AX 전략을 들여다보면 중부권은 KAIST가 중심축이다. 국내 최고 R&D 집적지라는 강점을 바탕으로 출연연·ADD(국방과학연구소) 등과 연계한 국방·반도체·바이오 생태계를 연결하는 혁신거점으로 육성할 계획이다. 세부적으로는 국방분야에서 LIG넥스원·KAI 등과 유무인 전력체계 통합·조정 및 의사결정 AI 시스템을 개발한다. 바이오 분야는 셀트리온·바이오니아 등과 AI 기반 핵심 신약모듈(타켓발굴·검증·전달체 등)을 개발하기로 했다. 호남권은 GIST가 중심축이다. KENTECH(한전공대)·전남대 등 지역 주요대학 초광역 협력모델과 국내 최초 AX 실증밸리를 기반으로 에너지·모빌리티·바이오헬스 등 지역 특화산업에 AI를 전격 이식할 방침이다. 에너지 분야는 KENTECH·KEPCO(한국전력공사) 등과 에너지(태양전지 등) 소재·공정 AI 플랫폼을 개발·실증한다. 이차전지는 포스코퓨처엠·세방리튬 등과 지능형 제조 플랫폼(이상징후·불량 진단 등)을 개발할 계획이다. 대경권의 중심축은 DGIST다. 권역 내 탄탄한 대규모 산업 실증 인프라를 활용해 로봇·반도체·헬스케어 등 미래 핵심분야 고신뢰 AX 기술을 확보하고 지역기업 글로벌 시장진출에 드라이브를 걸 계획이다. 로봇은 HL만도·에스엘·엘앤에프 등과 로봇제조 핵심부품·시스템 기술 개발에 나서고, 센서반도체로는 파트론·인피니언 등과 피지컬AI 온디바이스 반도체 플랫폼을 개발한다. 동남권은 UNIST를 중심축으로 국가 전략자산인 조선해양·우주항공·소재 산업을 AX와 융합한다. 이 지역은 지능형 자율설계·생산체계로 구축하고 제조 산업 신성장동력을 창출한다는 복안이다. 조선해양 분야는 HD현대 등과 AI기반 선박설계 플랫폼 및 자율형·지능형 조선소 개발, 소재부문에선 포스코홀딩스 등과 철강·에너지 분야 소재공정 특화 AI모델을 개발한다. AX인재양성과 관련해서는 광주, 충북에 AI 영재학교 신설하고, 기존 학교의 과기원 부설 영재학교 전환(3개교 내외)도 추진한다. AI를 아우르는 통합형 교육체계 구축을 위해선 올해 KAIST를 통해 선도모델을 완성한뒤 2027년부터 3대 과기원 및 지역대학에 이를 확대 적용한다. 이외에 AI 창업 거점화와 연구·학사·행정 전면에 AI 도입도 가속화할 계획이다. 핵심은 과기원 보유 GPU 중앙 집적화다. 이에 앞서 과학기술관계장관회의에서는 부처별, 법령별로 분산 운영되돈 기술관리체계를 정비하는 방안도 논의됐다. 4대 법령 513개 기술 대상 범부처 협업체계 강화 이와함께 부처별, 법령별로 분산 운영되던 기술관리체계를 정비하는 방안도 논의됐다. 산·학·연 현장 연구자와 수요기업들이 국가 전략기술과 관련정책을 쉽게 파악하고 활용할 수 있도록 범부처 협업체계를 강화하자는 차원에서 이루어졌다. 우선 정책중요도가 높은 4대 법령, 총 513개 기술을 대상으로 협력을 시작한다. 향후엔 적용 범위를 지속 확대할 계획이다. 4대 법령은 ▲국가전략기술육성법(국가전략기술) ▲조세특례제한법(국가전략기술, 신성장원천기술 ▲국가첨단전략산업법(국가첨단전략기술) ▲산업기술보호법(국가핵심기술) 등이다. 과기정통부는 먼저 4개 법령 육성 또는 보호 대상을 아우르는 19개 '공통 기술분야'를 도출, 협업을 강화해나갈 방침이다. 또한, 4개 법령 공통 분야 중 '중점 지원영역'에 대해서는 정책목적, 기술성숙도 등에 따라 R&D 포트폴리오 구축, 조세특례, 산업육성 등 국가적 지원역량을 집중하기로 했다. 19개 공통기술 분야는 반도체, 디스플레이, AI/SW, 양자, 통신, 사이버보안, 바이오, 로봇, 육상 모빌리티, 우주·항공, 조선·해양, 이차전지, 원자력, 수소, 클린에너지·환경, 소재·부품, 기계·장비, 방위산업, 콘텐츠 기술 등이다. 제도 운영 전반에서 부처간 협업도 강화한다. 국가 기술관리체계 큰 틀은 '과학기술관계장관회의-산업경쟁력관계장관회의 연석회의'에서 논의하고, 관계부처·실무기관이 참여하는 상설협의체를 정기적으로 개최하기로 했다. 또 확실한 연구성과 창출과 기술 보호를 위해 정부 R&D 투자, 정책금융(국민성장펀드, 과학기술혁신펀드 등), 주요 정책·기구와의 연계도 강화하기로 했다. 특히, 누구든지 혜택·의무·대상을 쉽게 알고 활용할 수 있도록 돕는 '기술 코디네이팅' 기능을 강화한다. 이를 위해 과기정통부는 우선 기술체계 현황맵을 제작했다. 중장기적으로 '통합 포털' 등을 통한 대국민 안내도 강화할 계획이다. 과기정통부는 올해 상반기 '국가전략기술육성법' 국가전략기술 체계 고도화 시점부터 이번 협업 방안을 본격 적용할 방침이다. 배경훈 부총리는 “AI 대전환은 단순한 기술 도입이 아닌 국가 균형발전을 견인할 핵심 엔진”이라며, “지역에서 키운 인재가 지역 혁신을 주도하는 자생적 생태계를 구축하기 위해 4대 과기원 중심 AX 협력모델을 조속히 가동하고 전폭적인 지원을 이어 나가겠다”라고 밝혔다.

2026.03.11 16:02박희범 기자

GPU·HBM 필요없는 인공지능 반도체 나왔다

인공지능(AI) 연산에서 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 등이 필요없는 완전히 새로운 방식의 수소기반 반도체 소자가 세계 처음 개발됐다. 이 소자는 수소인 2단자 기반으로 인간의 뇌처럼 학습과 기억 기능을 동시에 수행한다. DGIST는 나노기술연구부 이현준 책임연구원(교신저자)과 노희연 전임연구원(제1저자) 연구팀이 전기 신호로 수소를 정밀하게 조절해 스스로 학습하고 기억하는 반도체 소자를 구현했다고 5일 밝혔다. 이현준 책임연구원은 전화통화에서 "과학기술계에서 탄소를 이용한 반도체 연구는 상당부분 진척돼 있지만, 수소로는 처음"이라며 "수소는 탄소와는 달리 반응 시간이 빠른 장점이 있다"고 설명했다. 최근 인공지능(AI) 추세에 따라 데이터 처리량이 급격히 늘고 있지만, 기존 컴퓨터는 연산과 메모리가 분리돼 있어 속도 저하와 전력 소모가 크다. 이를 해결하기 위해 인간의 뇌를 모방해 연산과 저장을 동시에 수행하는 '뉴로모픽 반도체'가 차세대 기술로 주목받고 있다. 이 반도체 핵심이 전기 신호에 따라 전도도가 변하고 이를 유지하는 '인공 시냅스 소자'인데, 연구팀이 이를 '수소'로 구현했다. 전기장을 이용해 수소 이온(H⁺) 주입과 배출을 정밀하게 제어하는 방식을 독자적으로 개발했다. 이 기술은 소자 집적도가 높고 제조 공정이 단순해 차세대 고집적 AI 칩 제작에 유리한 '2단자 수직 구조'에서 구현했다. 그동안 수직 구조에서 수소 이동을 정밀하게 제어해 인공지능 동작을 구현한 사례는 없다. 연구팀은 이 수소 기반 인공지능형 소자는 1만 회 이상 반복 구동에서도 안정적으로 동작한다고 설명했다. 또 장시간 보관해도 메모리 상태가 그대로 유지된다고 부연설명했다. 전도도가 점진적으로 변하는 아날로그 특성도 나타나 인간의 뇌 시냅스와 유사한 학습 및 기억 기능을 성공적으로 수행할 수 있음도 입증했다는 것이 연구팀 설명이다. 이현준 책임연구원은 "아날로그 특성을 보유하고 있다는 것은 0과 1사이의 비트를 쪼개 연산할 수 있다는 의미"라며 "기존 메모리가 한 번 연산할 때 이는 여러 비트 연산이 가능하다"고 말했다. 이 책임은 "단순히 또 하나의 인공지능 반도체를 개발한 것을 넘어, 기존 산소 빈자리 기반 메모리와는 전혀 다른 '수소 이동'을 이용한 새로운 저항 스위칭 메커니즘을 제시했다는 데 큰 의미가 있다”고 밝혔다. 노희연 전임연구원은 “적층된 반도체 층 사이를 이동하는 수소 원자를 전기적으로 정밀 제어한 최초의 사례”라며, “인공지능 하드웨어 구조 근본을 바꾸고, 차세대 저전력·고효율 뉴로모픽 반도체 시대를 앞당길 핵심 원천기술이 될 것”이라고 강조했다. 연구 결과는 재료 및 계면 분야 국제 학술지 'ACS 어플라이드 머티어리얼스 앤 인터페이스' 표지눈문으로 게재됐다.

2026.03.05 18:48박희범 기자

카카오그룹, 4대 과학기술원과 'AI 육성 프로젝트' 시상식 개최

카카오는 지난 22일 경기도 용인시 카카오 AI캠퍼스에서 '4대 과학기술원 X 카카오 인공지능(AI) 육성 프로젝트' 결선 및 시상식을 개최했다고 26일 밝혔다. 이번 프로젝트는 지난해 9월 카카오그룹이 발표한 500억원 규모의 지역 AI 생태계 육성 계획의 첫 실행 사례다. 이번 프로젝트에는 한국과학기술원(KAIST), 광주과학기술원(GIST), 대구경북과학기술원(DGIST), 울산과학기술원(UNIST) 등 4대 과학기술원 소속 교수·학생으로 구성된 66개 팀이 참여했다. 공모 분야는 ▲카카오 AI 서비스 및 인프라 ▲카카오뱅크 금융 고도화 ▲카카오모빌리티 미래 사업 ▲카카오엔터테인먼트 핵심 기술 등 카카오의 주요 사업과 연계된 기술 창업 아이디어였다. 결선에는 총 13개 팀이 발표를 진행했으며 KAIST 소속 애니브릿지 AI팀이 대상을 수상했다. 최종 선발 5개 팀에는 총 3천900만원의 상금이 지급되며, 모든 수상 팀에는 팀당 최대 3천500만원 규모의 '카카오클라우드' 크레딧이 제공된다. 해당 팀들은 향후 6개월간 카카오인베스트먼트의 초기 육성 프로그램을 통한 사업별 멘토링을 지원 받는다. 기술 고도화와 사업 모델 구체화 성과에 따라 팀당 최대 10억원 규모의 후속 투자 검토 기회도 주어진다. 장윤중 카카오엔터테인먼트 대표는 축사를 통해 "연구 단계에 머무르지 않고 실제 산업으로 확장 가능한 아이디어들이 다수 확인됐다"며 "이번 프로젝트가 AI 기술이 시장과 만나는 출발점이 되길 기대한다"고 말했다. 이날 행사에는 백준호 퓨리오사AI 대표도 참석해 예비 창업자들에게 실질적인 비전과 통찰을 공유하는 특별 강연을 진행했다. 카카오그룹은 이번 프로젝트를 시작으로 산학 협력을 기반으로 한 AI 인재 육성 체계를 고도화하고, 지역 중심의 딥테크 생태계가 안정적으로 성장할 수 있도록 지원을 이어갈 예정이다. 김도영 카카오인베스트먼트 대표는 "4대 과학기술원이 보유한 연구 역량과 카카오의 서비스·투자 경험의 연계 가능성을 엿볼 수 있었다"며 "단발성 공모가 아니라, 지속 가능한 AI 인재·스타트업 육성 모델로 이어가겠다"고 말했다.

2026.01.26 14:30박서린 기자

KAIST 등 4대 과학기술원 "학폭 가해자 안뽑는다"

KAIST를 포함한 전국 4 대 과학기술원 2026 학년도 수시모집에서 학교폭력 이력이 있는 지원자들이 전원 탈락한 것으로 드러났다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 더불어민주당 황정아 의원(대전 유성을)이 4대 과학기술원(KAIST, GIST, DGIST,UNIST)으로부터 제출받은 자료에 따르면 2026 학년도 수시 전형에서 학교폭력으로 감점을 받은 지원자 전원이 불합격했다. 이에 해당하는 지원자는 KAIST가 12명이었다. 또 GIST는 2명, UNIST가 1명이었다. 특히, DGIST는 학교폭력 조치사항 제 4 호(사회봉사)~제9호(퇴학 처분) 를 받은 수험생은 지원조차 하지 못하게 제한, 학교폭력 이력으로 감점받은 지원자가 없는 것으로 확인됐다. 황정아 의원은 “피해자에게 평생 상처를 남기는 학폭을 철없는 시절 일탈 정도로 치부해서는 안 된다” 며 “대입에서 학폭감점은 처벌이나 낙인을 찍는 게 아니라 , '잘못된 행동에 대한 책임은 스스로 져야 한다' 라는 학폭 가해자에게 가장 필요한 교육” 이라고 강조했다.

2026.01.22 16:39박희범 기자

"지역 좁다, 세계로"… 피지컬AI 등 3대 분야 도전장

기술패권 무한경쟁 시대, R&D는 속도가 생명입니다. 모든 걸 혼자 다 할 수 없기에 선택도 중요합니다. 미래는 R&D를 설계하고, 바꾸고, 만들어가는 사람들에 달렸습니다. 이에 지디넷코리아는 과학기술계 분야별 리더를 만나 무엇을 하고 있고, 해야하는지, 대한민국호가 어디로 가야하는지에 대해 들어보는 코너를 마련합니다. [편집자주] "DGIST에 대구는 좁다. 우리는 세계로 나갈 것이다. 이를 위해 피지컬 인공지능(AI)과 휴먼 디지털 트윈, 퀀텀 센싱 분야에서 세계 최고 기반을 만들고 있다." 지난 달 임기 반환점을 돈 이건우 DGIST 총장의 포부다. 취임할 때부터 "세계로"를 주창했다. 이 총장은 올해 AI, 인공지능 전환(AX) 전략에 올인할 계획이다. 글로벌 AX캠퍼스 도약이 목표다. 최근 만난 이 총장의 첫 인상은 인심좋은 양반처럼 보인다. 그러나 겪어보면 '야전 사령관' 같다고 입을 모은다. "임명되자마자 DGIST가 '세계적인 대학'으로 도약해야 한다며 밤새워 미래혁신과제를 만들어 내는 것을 보고, 구성원 모두가 긴장했다"는 것이 이 총장을 지근거리서 지켜본 DGIST 직원들의 전언이다. 그렇게 공학전문대학원과 기술경영전문대학원이 만들어졌다. 대구 수성구에는 외연을 크게 넓힐 글로벌캠퍼스도 건립했다. 성격도 소탈하다. 과거 처장급을 거쳐 총장에 보고하던 절차는 사라졌다. 실무자로부터도 필요에 따라 격식없이 보고 받는다. 이 총장에 인생 모토에 대해 질문하니, "시간"이라는 답이 돌아왔다. 시간을 허투루 쓰는 게 가장 안타깝다는 대답이다. 취임 때 세운 목표는 전세계 학생이 찾아오는 대학을 만드는 것이다. 이를 위해 다국어 가능한 인력부터 선발했다. DGIST 사상 처음으로 독일과 러시아 출신 3개국어 능통자 2명을 선발한 것. 국내용으로 머물지 않겠다는 선전포고였다. 우리나라와 미국서 각각 1건의 창업 경험도 있는 이 총장을 만나 지난 2년간의 성과와 앞으로 나아갈 방향과 전략에 대해 들어봤다. - 취임 2년을 평가한다면. "지난 2년은 DGIST가 '세계적인 대학'으로 도약하기 위한 핵심 기반을 다지는 시기였다. 취임한 후 가장 먼저 해결해야 할 과제는 인력 확보였다. 특히 4대 과기원과 비교해 현저히 부족한 교원 수가 기관 성장의 가장 큰 걸림돌이라고 판단했다. 교원 확충에 전력을 다한 이유다. 글로벌캠퍼스 건립 등 지역-세계 연결 가능한 발판 마련 다행히 지난해 교수 16명 증원과 올해 10명의 인력을 추가 확보하게 됐다. 국내 대학에서 두 자리수 신규 교원을 확보하는 일은 매우 어려운 일이다. 이를 2년 연속 확보하기 위해 모두가 얼마나 노력했겠나. 외연 확장도 성과가 있었다. 글로벌캠퍼스 건립, 기술경영전문대학원 및 공학전문대학원 개원으로 교육과 연구의 공간적·제도적 외연을 확장했다. 이는 단순한 규모 확장이 아니라, DGIST가 지역과 세계를 연결하는 '도심형 산학연 캠퍼스'로 기능할 수 있는 발판을 마련했다는 점에서 의미가 크다." - DGIST가 전략적으로 집중하고 있는 아이템도 있고, 숙원도 풀었다고 들었는데. "DGIST가 미래 산업과 국가 전략기술을 선도할 수 있도록 피지컬 AI, 휴먼 디지털 트윈, 퀀텀 센싱을 3대 미래전략분야로 선정하고 연구력을 집중했다. 이 세 분야는 단순한 연구 테마가 아니라, DGIST가 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해 과감히 선택한 차별화 전략이다. DGIST의 오랜 숙원이었던 IBS 연구단을 융합바이오분야에서 유치하게 됐다. 취임 이후 국내외 석학급 연구자들을 대상으로 지속 접촉하고, 유치의 필요성과 기대효과를 제안한 노력의 결과다. 취임 이후 DGIST 교원 증원과 아울러 국제 공동연구 네트워크 확장, 캠퍼스-도심-산업단지를 잇는 실증 기반 확보 등을 통해 DGIST가 '빠른 속도로 변화하는 대학'이라는 내부적 공감대를 형성한 것이 지난 2년의 핵심 성과라고 생각한다." - 경영해본 소회를 말해달라. "처음 와서 느낀 것은 시설이 참 좋은 대학이라는 것이다. 그럼에도 아쉬웠던 것이 제 실력치보다 저평가 됐다는 것을 알게된 점이다. 우선 홍보가 잘 안돼 있었다. 그 이유가 학생이나 교원 등의 규모에 있다고 봤다. 공간적 접근성도 좋지 않았다. 우리나라는 대학 문제가 무색깔, 무특색이다. 서울대, KAIST 하면 무엇이 생각나나. DGIST도 마찬가지였다. 대학이 큰 과제를 만들고, 큰 성과를 내기 위해선 교수 개인별 구멍가게식이나 주먹구구식으로 운영되어선 안된다. DGIST가 피지컬 AI 등 플래그십 연구과제 3개를 도출하고 드라이브를 걸고 있는 이유다." - 구성원들이 체감할 수 있는 변화를 꼽는다면. "우선 학생들의 학습 경험 변화를 꼽을 수 있다. 무전공 단일학부와 트랙제도가 정착되면서 학생들이 스스로 학습 경로를 설계하는 자기주도 교육 환경이 강화됐다. 글로벌·연구 프로그램(FGLP·UGRP·DURA 등) 규모도 확대돼 조기 연구 경험, 국제 공동연구 참여 기회가 과거보다 훨씬 넓어졌다. 소규모 대학 단점을 극복하기 위해 외국의 온라인 수업을 수강하고 학점을 취득할 수 있는 제도도 도입했다. 그러다보니 자연스레 경쟁률도 올라갔다. 두 번째는 교원 연구환경 개선이다. 나노팹·D-팹 등 첨단 인프라 확충, 글로벌 파트너십 확대, 정책적 집중 연구 분야 선정 등을 통해 세계적 연구 성과를 낼 수 있는 기반이 강화됐다.연구자 입장에서 “DGIST가 진짜로 글로벌 무대에서 경쟁하겠다는 의지를 실천하고 있다”는 인식이 커졌다. 마지막으로는 기관의 속도감 있는 변화를 얘기할 수 있다. 규모 확장, 전략 분야 집중, 글로벌 행사 유치(WEEF&GEDC 2025, 네이처 컨퍼런스) 등 한 기관에서 동시에 일어나기 어려운 변화가 단기간에 이루어졌다. 무엇보다 구성원들 사이에서 “DGIST가 지금 확실히 움직이고 있다”는 분위기가 형성된 것이 가장 큰 변화라고 생각한다." - 남은 임기 동안 꼭 이루고 싶은 과제는. "남은 임기에서 가장 중요한 목표는 '연구–실증–사업화'가 하나의 흐름으로 이어지는 혁신 생태계 완성이다. 글로벌캠퍼스 완공을 통해 국제 공동연구·산학협력·도심형 교육이 통합된 혁신 허브를 만들 것이다. 또 산업AX연구원 설립을 통해 연구 성과를 실제 산업현장으로 연결하는 실증·사업화 중심의 플랫폼을 구축할 계획이다. 현재의 캠퍼스 구성원들의 양적 증대와 글로벌 대학으로 손색이 없을 정도의 프로그램 구성으로 DGIST를 명실상부한 지역 대표 글로벌 대학으로 끌어올리는 계획도 갖고 있다. 교통인프라 측면에서도 2028년 교내에 UAM 버티포트 건설이 확정됨에 따라 그와 연계된 산업선 철도가 함께 건설되는 성과를 꼭 이루고 싶다. DGIST가 지역 혁신의 거점을 넘어, 대한민국을 대표하는 글로벌 혁신기관으로 자리매김하는 초석을 놓을 것이다." 글로컬랩 사업 전국서 유일하게 2개 연구소 동시 선정 - 대표적인 사업 성과 3개를 소개해달라. "최근 4대 과학기술원이 함께 추진하는 'AI 융합 이노코어(InnoCORE) 연구단' 사업에 DGIST가 본격 참여하게 됐다. DGIST는 '바이오 체화형 피지컬 AI 연구단'의 주관기관으로 참여한다. 또한, 세계 최고 수준의 AI 인재를 양성할 'AI 스타펠로우십' 신규 과제에 선정됐다. 올해부터 오는 2030년까지 6년간 총 115억 원의 정부 연구비를 지원받는다. '인간 중심 공생적 임베디드 인공지능 시스템' 구축이 목표다. 그리고 2025년 글로컬랩 사업에서는 전국에서 유일하게 2개 연구소가 동시 선정됐다. '뇌공학융합연구센터'와 '로봇및기계전자 공학연구소'가 9년간 총 270억원(연구소별 135억원) 규모의 정부 지원을 받는다." - 사업화 관련 성과나 목표는 무엇인가. "기술이전 플랫폼(T-Marketing)과 기업혁신성장 플랫폼(DIARC)이 실적을 내고 있다. 특히, AI기반 기술 창업기업인 유니바, 퀘스터, 엠에프알, 토리스 등의 약진을 눈여겨봐도 좋다. 사업화 장기 목표는 1인 1창업에 가까운 연구·창업 생태계 구축이다. 연구자나 학생이 개발한 기술이 자연스럽게 창업으로 이어지고, 그 창업 기업이 다시 연구와 교육에 환류되는 순환형 혁신 모델을 정착시킬 것이다. 국내에서 글로벌 IPO가 가능한 기술 스타트업을 육성하는 것이 핵심 목표이다." - DGIST의 경쟁력은 무엇이라고 보나. "단일학부·무전공 체제, 자기주도 학습 문화, 연구자 중심의 빠른 협업 구조, 그리고 글로벌 네트워크가 DGIST의 고유 경쟁력이다. 융합 연구 DNA, 첨단 인프라, 실증 중심 플랫폼을 모두 갖춘 국내에서는 보기 드문 교육환경도 DGIST만의 경쟁우위 요소다. 앞으로 건설될 글로벌캠퍼스, 산업AX연구허브, 지역 산업단지와 유기적으로 연계된 실증·산업화 중심 플랫폼을 갖춰, “연구 → 실증 → 표준화 → 산업화”를 한 기관에서 수행할 수 있는 매우 희소한 구조도 DGIST만의 매력이다. 이를 바탕으로 작은 기관 규모의 장점을 살려, 빠른 연구 전환 속도, 실증·사업화 중심의 독보적 구조, 세계적 인재를 길러내는 교육 모델, 지역-세계가 연결되는 글로벌 허브 역할을 갖춘 새로운 형태의 대학 모델을 완성할 것이다.[이건우 총장 이력] ▲경기고, 서울대, MIT(기계공학 석, 박사) ▲서울대 공과대학장, 공학전문대학원 초대원장 ▲현재 옥스포드 프레스 편집위원장, 미국기계학회 펠로우, DGIST 5대 총장

2026.01.15 13:36박희범 기자

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