2026.02.01 일요일
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KAIST, 모자처럼 쓰고 다니는 'OLED 탈모 치료기' 개발 [이코노믹데일리] 무겁고 딱딱한 헬멧을 쓰지 않고도 일상생활에서 간편하게 모자를 쓰고 탈모를 예방하는 길이 열렸다. 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 직물처럼 유연한 웨어러블 플랫폼에 유기발광다이오드(OLED) 광원을 적용한 탈모 치료 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 기존 탈모 치료용 광기기는 주로 무거운 헬멧 형태였다. 실내에서만 사용해야 하는 불편함이 있었고 발광다이오드(LED)나 레이저 같은 점광원 방식을 사용해 두피 전체에 빛을 고르게 전달하지 못하는 한계가 지적돼왔다. 점광원은 빛이 특정 부위에만 집중돼 발열 우려가 있고 밀착력도 떨어진다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 스스로 빛을 내는 면광원인 OLED에 주목했다. 직물처럼 유연한 기판 위에 근적외선(NIR) OLED를 제작해 모자 안쪽에 부착했다. 이 방식은 광원이 두피 곡선에 따라 자연스럽게 밀착돼 빛을 두피 전반에 균일하게 전달한다. 무선 충전 방식을 적용해 가볍고 휴대가 간편해 야외 활동 중에도 착용할 수 있다. 치료 효능도 입증했다. 연구팀은 모발 성장을 조절하는 핵심인 '모유두세포' 증식에 가장 효과적인 730~740nm 파장 대역을 찾아내 맞춤형 OLED를 설계했다. 인간 모유두세포를 대상으로 실험한 결과 기존 적색광 치료 대비 세포 노화를 92% 억제하는 효과를 확인했다. 세포 증식과 이동 또한 향상됐다. 최경철 교수는 "OLED는 얇고 유연해 두피 곡면에 완벽하게 밀착될 수 있어 균일한 광 치료가 가능하다"며 "향후 전임상 연구를 통해 안전성과 효과를 검증하고 실제 상용화로 이어지도록 하겠다"고 말했다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 게재됐다.2026-02-01 13:22:27
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KAIST, 인간 전두엽 학습 원리 규명… "뇌처럼 생각하는 AI 만든다" [이코노믹데일리] KAIST(총장 이광형) 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 IBM AI 연구소와 공동 연구를 통해 인간의 뇌가 목표 변화와 불확실성을 동시에 처리하는 원리를 규명했다고 14일 밝혔다. 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 게재되었으며 차세대 인공지능(AI) 개발에 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다. 기존 강화학습 AI 모델은 목표가 변하는 상황에서 유연하게 대처하지 못하거나 불확실한 환경에서 안정성이 떨어지는 한계가 있었다. 연구팀은 인간이 두 가지 요소를 동시에 달성한다는 점에 착안해 뇌의 전두엽 정보 처리 방식을 집중적으로 분석했다. 뇌 기능 MRI(fMRI) 실험과 강화학습 모델 및 AI 분석 기법을 활용한 결과 인간의 전두엽은 ‘목표 정보’와 ‘불확실성 정보’를 서로 간섭하지 않도록 분리해 저장하는 독특한 구조를 가진 것으로 확인됐다. 이는 통신 기술의 멀티플렉싱처럼 서로 다른 정보를 한 번에 처리하는 방식이다. 전두엽은 목표가 바뀔 때 변화를 민감하게 추적해 의사결정의 유연성을 확보하는 채널과 환경의 불확실성을 분리해 안정적인 판단을 유지하는 채널을 동시에 가동한다. 이러한 구조가 뚜렷할수록 사람은 목표가 바뀌면 빠르게 전략을 수정하고 환경이 불확실해도 안정적인 판단을 유지하는 것으로 나타났다. 특히 전두엽은 단순히 학습을 실행하는 차원을 넘어 상황에 따라 어떤 학습 전략을 사용할지 스스로 선택하는 ‘메타학습’ 능력을 갖춘 것으로 밝혀졌다. 무엇을 배울지뿐만 아니라 어떻게 배울지도 학습하는 이 구조 덕분에 인간은 급변하는 상황에서도 흔들리지 않고 적절한 판단을 내릴 수 있다. 이번 연구 성과는 개인의 강화학습 및 메타학습 능력 분석과 맞춤형 교육 설계 등 다양한 분야에 활용될 전망이다. 또한 뇌 기반 표현 구조를 AI 아키텍처에 이식하면 AI가 인간의 의도와 가치를 더 정확히 파악해 위험한 판단을 줄이고 사람과 안전하게 협력하는 기술로 발전할 수 있다. 이상완 교수는 “변화하는 목표를 유연하게 따라가면서도 안정적으로 계획을 세우는 뇌의 작동 원리를 AI 관점에서 규명했다”며 “이 원리가 향후 AI가 사람처럼 변화에 적응하고 더 똑똑하게 학습하는 차세대 AI 기술의 핵심이 될 것”이라고 말했다.2025-12-14 13:26:44
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KAIST, 땀으로 건강 진단하는 '스마트 패치' 개발 [이코노믹데일리] 앞으로 피를 뽑는 대신 피부에 얇은 패치 하나만 붙이면 우리 몸의 건강 상태를 실시간으로 정밀하게 진단할 수 있는 시대가 열린다. KAIST(총장 이광형)는 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 땀 속 여러 대사산물을 동시에 실시간으로 분석할 수 있는 웨어러블 센서를 개발했다고 7일 밝혔다. KAIST 연구진이 땀 속에 포함된 여러 대사산물을 시간 순서대로 채집하고 동시에 분석할 수 있는 ‘스마트 패치’를 세계 최초로 개발했다. 이는 만성질환의 비침습적 관리와 개인 맞춤형 헬스케어 기술 발전에 중요한 전환점이 될 전망이다. 땀은 혈액과 유사하게 우리 몸의 생리학적 상태를 알려주는 다양한 생화학 정보를 담고 있어 ‘비침습적 진단’의 중요한 매개체로 주목받아왔다. 하지만 땀을 효과적으로 수집하고 그 안의 복잡한 성분들을 정밀하게 분석하는 데 기술적 한계가 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 ‘나노광학 기술’과 ‘미세 유체 기술’을 하나의 유연한 패치에 집약했다. 패치에는 머리카락 굵기의 10만 분의 1 크기인 초미세 ‘나노플라즈모닉 구조’가 탑재돼 있다. 이 구조는 빛과 상호작용해 땀 속에 섞여 있는 미세한 분자의 존재와 농도 변화를 매우 높은 감도로 감지할 수 있다. 동시에 패치 내부에는 6개에서 17개의 챔버(저장 공간)로 연결된 미세한 통로가 설계돼 있다. 운동 중 분비되는 땀은 이 통로를 따라 순차적으로 각 챔버에 채워진다. 이를 통해 연구팀은 운동 시작부터 끝까지 시간에 따라 땀 속 대사산물의 농도가 어떻게 변하는지를 연속적으로 추적하는 데 성공했다. ◆ AI의 힘으로 정밀도 높여…운동 능력부터 질병 위험까지 파악 연구의 핵심적인 돌파구는 인공지능(AI) 기술의 적용이다. 땀은 여러 물질이 섞여 있어 원하는 성분의 신호만 정확히 분리해내기 어렵다. 연구팀은 기계학습 기반의 AI 분석 모델을 개발, 땀 속에 혼합된 복잡한 신호들 속에서도 요산, 젖산, 티로신 세 가지 물질의 신호만을 정확하게 분리하고 정량화하는 데 성공했다. 이를 통해 연구팀은 실제 사람을 대상으로 한 실험에서 운동 강도나 식단에 따라 이들 대사산물의 농도가 어떻게 변하는지를 세계 최초로 입증했다. 예를 들어 젖산 수치의 변화를 통해 운동 중 지구력과 근육의 피로도를 파악할 수 있고 요산 수치의 변화를 통해 통풍이나 신장질환의 잠재적 위험을 감지할 수 있다. 티로신은 단백질 대사와 관련이 있어 간 기능 이상의 지표가 될 수 있다. 정기훈 교수는 “이번 연구는 혈액을 채취하지 않고도 땀 패치만으로 체내 대사 변화를 시간에 따라 정밀하게 모니터링할 수 있는 기반을 마련했다”며 “일상적인 건강 모니터링은 물론 운동선수의 컨디션 관리, 만성질환 관리, 약물 반응 추적 등 다양한 분야로 확장될 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구는 웨어러블 기기를 통한 비침습적 건강 모니터링 기술이 단순한 심박수나 활동량 측정을 넘어 체내 생화학적 변화까지 정밀하게 분석하는 단계로 진입했음을 보여주는 중요한 사례다. 향후 디지털 셔헬스케어와 예방 의학 분야에서 핵심적인 플랫폼 기술로 활용될 것으로 기대된다. 이번 연구 성과는 세계적인 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 게재됐다.2025-09-07 12:01:00
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